一种数据驱动的永磁辅助磁阻电机优化设计方法

本发明属于电机技术领域，特指一种数据驱动的永磁辅助磁阻电机优化设计方法；包括如下步骤：首先确定所要优化的电机性能指标作为优化目标函数的输出，并且通过专家设计经验库选取相关的能影响所要优化的电机性能指标的设计参数作为优化目标函数的输入；通过电机样本数据对混合输入模糊神经网络模型进行训练，得到电机优化目标函数的模型；基于得到的电机优化目标函数模型，通过改进的NSGA‑Ⅱ优化算法寻优，得到最优解集，并在最优解集中选取最优解；本发明通过在模型方面引入分类变量，可以减少目标函数模型的个数，减少计算成本，缩短计算时间。