轴向磁轴承的拓扑结构与参数优化设计

轴向磁轴承的拓扑结构与参数优化设计

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时间:2018-12-02

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1、------------------南京航空航天大学硕士学位论文摘要轴向磁悬浮轴承分为被动型、主动型和混合型三种,常用于高速电机领域,本文主要针对轴向磁轴承进行了拓扑结构和参数优化设计方面的研究。首先分析了各类轴向磁悬浮轴承产生悬浮力的本质。根据磁路的分布情况对轴向磁轴承进行了拓扑分类,并依据等效磁路分析法研究了其结构设计方法,其中主要分析了混合型轴向磁轴承各种结构的优缺点。同时,在此基础上提出了新结构永磁轴向磁轴承和单边混合型轴向磁轴承拓扑结构。基于气隙磁场的核心约束条件,以动静态承载力、刚度等磁轴承动态性能指标为目标函数对永磁轴

2、向磁轴承和混合型轴向磁轴承分别进行参数设计。设计结果符合性能指标,参数设计过程中数学模型目标更加明确,提高了设计效率。另外,针对单边混合型轴向磁轴承其系统功率放大器电压的限制和温升限制,从供电电压和温升的角度建立混合型轴向磁轴承优化设计的模型。并用非线性有约束最优化算法序贯加权因子法(SWIFT)对参数进行了优化。最后,基于立式无刷直流电机设计轴向磁轴承性能验证实验平台。对永磁轴向磁轴承的静态刚度特性进行测试并提出位移传感器误差的离线矫正方法,验证永磁体失磁对磁轴承刚度性能的影响。关键词:轴向磁悬浮轴承,拓扑结构分类,参数设计,序贯

3、加权因子i-----------万方数据-----------轴向磁轴承的拓扑结构及参数优化设计AbstractAxialmagneticbearingsaredividedintothreetypes:passive,active,andhybrid,commonlyusedinthehighspeedmotorfield.Thispapermainlydiscussestopologicalstructureandoptimaldesignofaxialmagneticbearing.Firstly,itanalysesthee

4、ssenceofgeneratinglevitatingforceofaxialmagneticbearings.Accordingtothedistributionofmagneticpath,axialmagneticbearingsareclassifiedtopologically.Andbasedontheequivalentmagneticpath,structuredesignisanalyzed.Bydiscussingtheadvantagesanddisadvantagesofvariousstructureso

5、fhybridaxialmagneticbearings,itputsforwardanewstructuralpermanentmagneticaxialmagneticbearingandaunilateralhybridaxialmagneticbearingstructure.Secondly,basedonthecoreconstraintsoftheairgapmagneticfield,permanentmagneticaxialmagneticbearingandhybridaxialmagneticbearinga

6、redesignedseparatelywiththetargetfunctionofdynamicandstaticbearingcapacityandstiffnessofthedynamicperformanceofmagneticbearings.Designresultscorrespondtotheperformanceindicators.Duringthedesignofparameters,thetargetofmathematicalmodelisclearer,andtheefficiencyofdesigni

7、simproved.Inaddition,aimingatthelimitationoftheamplifiervoltageandtheheatingofverticalmotorofunilateralhybridaxialmagneticbearingsystem,thispaperestablishestheoptimalmodelofhybridaxialmagneticbearingfromtheperspectiveofpowersupplyvoltageandtemperaturerising.AndSWIF,one

8、ofthenonlinearconstrainedoptimalalgorithmsofsequentialweightedfactormethod,isappliedtooptimizetheparameters.Finally,p

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