摘要
本发明提供一种高推力密度高精度直线驱动多目标优化方法,涉及电机多目标优化技术领域,具体步骤包括:通过不同设计参数组合进行电机性能测试,获取属性参数和控制参数的均值,构建性能预测模型,以不同设计参数为输入,均值化处理的属性和控制参数为标签进行训练,随机组合生成初始种群,并通过性能预测模型获取参数值,构建参数之间的函数关系,用于综合评估电机性能,以综合评估系数最大化为目标,利用遗传算法进行优化,选出最优的设计参数组合。本发明能够系统地分析和评估不同设计参数组合对推力密度和定位精度的影响,为设计参数的优化提供了科学的依据和评估标准,从而提高了直线同步电机的设计参数优化的准确性。
技术关键词
性能预测模型
位置偏差值
同步电机
直线驱动
参数
气隙
密度
高推力
多层感知器
电磁
速度
遗传算法
深度学习网络
评估电机
深度神经网络
线圈
层次分析法
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