基于BP神经网络遗传优化的电机推力品质研究

周杨; 赵静; 汪伟涛; 王婉婉

doi:10.13873/J.1000-9787(2022)01-0058-04

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基于BP神经网络遗传优化的电机推力品质研究

研究与探讨 | 更新时间：2025-09-11

- 基于BP神经网络遗传优化的电机推力品质研究
- 基于BP神经网络遗传优化的电机推力品质研究
- 传感器与微系统 2022年第1期页码：58-61
- 作者机构：
  
  安徽大学电气工程与自动化学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2022)01-0058-04
  中图分类号： TP18;TG485;TM359.4
- 纸质出版：2022
- 稿件说明：
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周杨, 赵静, 汪伟涛, 等. 基于BP神经网络遗传优化的电机推力品质研究[J]. 传感器与微系统, 2022,(1):58-61.

基于BP神经网络遗传优化的电机推力品质研究[J]. 2022, (1): 58-61.
周杨, 赵静, 汪伟涛, 等. 基于BP神经网络遗传优化的电机推力品质研究[J]. 传感器与微系统, 2022,(1):58-61. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2022)01-0058-04.

基于BP神经网络遗传优化的电机推力品质研究[J]. 2022, (1): 58-61. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2022)01-0058-04.

摘要

为了提升激光切割机床上的直线电机（LMs）的推力品质

采用了一种基于显著因子筛选和深度学习算法的结构优化方法。首先

根据电机设计准则

分析极距、永磁体宽度、永磁体厚度、气隙长度和单边线圈宽度等参数对电机平均推力及推力波动的影响。其次

利用有限元仿真和试验设计

筛选出电机推力品质的显著影响因子

进而采用反向传播神经网络（BPNN）算法建立其非参数快速计算模型。最后使用遗传算法对关键因子进行多目标优选

得到提升推力品质的优化参数。优化后的结果验证了所提方法的优越性

平均推力提高33.9%

推力波动降低45.5%。

Abstract

为了提升激光切割机床上的直线电机（LMs）的推力品质

采用了一种基于显著因子筛选和深度学习算法的结构优化方法。首先

根据电机设计准则

分析极距、永磁体宽度、永磁体厚度、气隙长度和单边线圈宽度等参数对电机平均推力及推力波动的影响。其次

利用有限元仿真和试验设计

筛选出电机推力品质的显著影响因子

进而采用反向传播神经网络（BPNN）算法建立其非参数快速计算模型。最后使用遗传算法对关键因子进行多目标优选

得到提升推力品质的优化参数。优化后的结果验证了所提方法的优越性

平均推力提高33.9%

推力波动降低45.5%。

关键词

Keywords

references

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