一种基于遗传算法和ansys仿真的磁通变换器的优化设计方法
【专利摘要】本发明涉及磁通变换器的优化设计领域，特别是一种基于遗传算法和ANSYS仿真的磁通变换器的优化设计方法，选取磁通变换器的驱动电路中电阻、电容以及驱动电压作为主要优化参量，采用遗传算法结合ANSYS仿真进行驱动电路的优化设计。衡量磁通变换器动作性能的指标有两个：顶杆弹出的最终速度v和整个脱扣动作的执行时间t。优化设计的同时考虑了磁通变换器的实际脱扣动态过程。该方法有利于对磁通变换器进行优化设计，从而提高磁通变换器的动作性能指标。
【专利说明】一种基于遗传算法和ANSYS仿真的磁通变换器的优化设计 方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及磁通变换器的优化设计领域，具体涉及一种基于遗传算法和ANSYS仿 真的磁通变换器的优化设计方法。
【背景技术】
[0002] 随着嵌入式微处理器技术的发展，越来越多的数字化控制器引入到了传统的低压 电器中。在新型的低压电器中，一般通过电流互感器来感应信号，通过微处理器来分析判 断，最后通过磁通变换器来驱动低压电器的触头或机构，实现低压电器的断开或跳闸。因 此，磁通变换器起着传统低压电器机构与新型的数字化控制器的信号传递作用。
[0003] 如图1所示，为一个典型的磁通变换器。包括有一个U型带两边对称固定爪的磁 轭2,磁轭中装有线圈骨架3、顶杆4、线圈5,永磁体1被固定于U型磁轭2和线圈骨架3的 一部分之间。线圈骨架3内还装有，并有设计有一台阶孔防止顶杆4脱出。顶杆4装有、卡 簧8以及缓冲垫7。
[0004] 图1所示状态为磁通变换器处于吸合状态，顶杆收到两个方向相反的力，分别为 永磁体对顶杆的吸力和弹簧对顶杆的斥力，在吸合状态下，永磁体的吸力大于弹簧的斥力， 从而使顶杆吸附在永磁体上。当线圈通电时，线圈中会产生一些磁通，对顶杆产生一个与弹 簧斥力方向相同的力，当线圈对顶杆的斥力和弹簧斥力的合力大于永磁体的吸力的时候， 顶杆弹出，推动相应的脱扣执行装置。
[0005] 如图2所示，为磁通变换器及驱动电路的相互关系示意图。虚框表示驱动电路。该 驱动电路的作用是接受来自微处理器的信号（高电平：5V/3. 3V，低电平：0V)，然后通过对 电容的充放电，实现对磁通变换器的控制。驱动电路的稳定性和可靠性，关系整个磁通变换 器，甚至整个低压电器的性能。对于磁通变换器的驱动电流，要求其抗干扰，电路稳定性高； 动作可靠性高；动作迅速；磁通变换器不长时间通电；控制方法简单，不独立占用MCU的资 源。
[0006] 如图3所示，为磁通变换器的典型驱动电路。复位芯片的电源端与微处理器的（1/ 0)口相连，正常工作时，I/O 口输出低电平，复位芯片（ICl)输出为低电平，MOSFET管（Ql)不 导通，直流电源对电容进行充电。当发生故障时候，I/O 口输出高电平（5V)，复位芯片（ICl) 输出240mS的高电平（5V)脉宽，MOSFET管（Ql)检测到>3. 5V的电压即导通，从而使电解电 容（C2)对磁通变换器进行供电，磁通变换器动作。
[0007] 由图3可知，在磁通变换器确定的情况下，电容C2的容值、电容C2两端的电压、放 点电阻Rl直接决定流过磁通变换器线圈的电流，也直接决定了磁通变换器的动作时间和 磁通变换器的性能。
[0008] 在给定的R、C和U值以后，可以确定一个磁通变换器的动作状态。需要对磁通变 换器进行大量复杂的磁场、电场和运动场的计算。工程上通常的做法是，对磁通变换器给定 电流和气隙，计算磁通变换器动铁心的受力情况。然后分析磁通变换器的动作过程。
[0009] 经过对磁通变换器工作原理图进行分析，整个动作过程可以分为两个阶段：在第 一阶段，随着电容放电电流i的逐渐增大，产生的磁通逐渐削弱永磁体产生的磁通，因此动 铁芯所受的电磁力Fm逐渐减小，但是此时& > & ,所以动铁芯保持静止状态，该阶段结束 时间长度为A。耦合线圈电路方程，得到如下的动态方程组：
【权利要求】
1. 一种基于遗传算法和ANSYS仿真的磁通变换器的优化设计方法，其特征在于具体步 骤如下： (1) :选取磁通变换器驱动电路中的电阻R、电容C和驱动电路电压U作为影响磁通变 换器最终动作性能的优化变量，每一组电阻R、电容C和驱动电路电压U的取值作为种群中 的一个个体，设置进化代数计数器t=0,设置最大进化代数T，进行初始化，产生初始种群； (2) :定义适应函数：采用模糊函数作为适应度fi评价子程序，用于计算步骤（1)得到 的初始种群P(t)中各个个体的适应度fi，衡量磁通变换器动作性能的两个指标：顶杆弹出 的最终速度v和整个脱扣动作的执行时间t ; (3) :对初始种群中的个体进行二进制编码，进行遗传操作，所述遗传操作包括复制交 叉和变异； (3. 1)复制：一代种群中所有个体(假设共m个）按适应度fi成比例的依次组成一个圆 形的轮盘，随机转动轮盘，当轮盘停下来时，轮盘上指针所指向的个体就是被选中的个体， 旋转m次轮盘，选出m个个体后代； (3. 2)交叉：第一步在种群中随机抽取两个个体，作为交叉操作的父个体，第二步是随 机地选择交叉点，对匹配的位串进行交叉繁殖，产生一对新的位串；具体过程如下：设个体 的基因长度为n，在[0, n]的范围内，随机地选取一个整数值k作为交叉点，将两个配对位 串从位置k后的所有字符进行交换，从而生成两个新的位串； (3.3)变异：对个体进行小概率的替换，即将变异算子作用于群体，对群体中的个体串 的某些基因值作变动； (4) :对个体进行二进制解码，选取个体，调用ANSYS仿真子程序得到二维数据表格，调 用Runge-Kutta动态计算子程序进行动态特性计算，得到分别对应每一个个体的顶杆弹出 的最终速度v和整个脱扣动作的执行时间t的结果； (5) :将新种群中不符合限制条件的个体染色体编码进行修正，对初始种群P(t)中各 个个体的顶杆弹出的最终速度v和整个脱扣动作的执行时间t进行适应度fi计算，调用评 价子程序，判断是否继续进行遗传操作；若否，转到步骤（7);若是，返回步骤（3); (6) :把在后代中出现的最高适应度fi的个体作为遗传算法运行的结果，储存该个体的 电阻R、电容C和驱动电路电压U的取值，这一结果可以是问题的解或近似解。
2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于步骤（2)中，适应度fi评价子程序按以下步 骤进行： (2. 1):调用适应度fi评价子程序，采集初始种群P(t)中每个个体在动态计算中得到的 顶杆弹出的最终速度v和整个脱扣动作的执行时间t结果； (2. 2):求解适应度fi，目标函数适应度fi是以顶杆弹出的最终速度v和整个脱扣动作 的执行时间t两个指标为参量的模糊评价算法函数。
3. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于步骤⑷中，ANSYS仿真子程序按以下步骤 进行： (1):调用ANSYS仿真程序，根据遗传算法中的个体对电阻R、电容C和驱动电压U的取 值，首先在ANSYS平台上进行磁通变换器的静态仿真，在一组确定的R、C、U取值下，ANSYS 的静态仿真结果取决于在一个脱扣动作过程的不同时刻，顶杆与磁通变换器内部的永磁体 之间的气隙x和线圈电流值I，在动作的每一个时刻都有一组确定的气隙与电流值相对应， 根据一组气隙X和电流I的取值，通过ANSYS仿真得到在这一条件下顶杆所受到的电磁合 力F和线圈磁链小的值； (2):磁通变换器的动作过程非常迅速，在这个过程中，顶杆与永磁体之间的气隙值x 在不断变化，同时随着电容放电，线圈电流值也在不断的变化，在动作过程中的每一个时 亥IJ，都有一组确定的气隙与电流值相对应，通过合理的改变气隙和电流的取值可以得到磁 通变换器整个动作过程中其顶杆所受的电磁合力F的变化过程，最终可以得到两张顶杆所 受电磁合力F和线圈磁链小关于气隙x和电流I的二维数据表格。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于在步骤（4)中，Runge-Kutta动态计算子程 序按以下步骤进行： (1) :调用四阶Runge-Kutta算法子程序进行动态仿真，子程序从上一步骤中得到的二 维数据表格中自动采集一系列的气隙--电流值组合下的电磁合力和线圈磁链结果，由气 隙x和磁链$计算出该气隙值时的线圈电流I ; (2) :由上一步骤得到的气隙x和电流I插值计算得到电磁合力F，利用气隙值x计算 得到弹簧弹力Fx ; (3) :利用Runge-Kutta公式计算微分方程组的系数，然后求解微分方程组； ⑷：由气隙值x判断顶杆是否已经到达脱离状态，若否，返回步骤⑴；若是，转到步骤 (5)； (5):将微分方程组的求解结果输出，最终得到磁通变换器运动过程中顶杆受到的电磁 合力F、弹簧弹力fx以及线圈电流I、顶杆速度v等参量及其变化的曲线。
【文档编号】G06F17/50GK104392036SQ201410659057
【公开日】2015年3月4日 申请日期:2014年11月19日 优先权日:2014年11月19日
【发明者】黄世泽, 郭其一, 李凡璋, 陈聪, 许慧 申请人:同济大学