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刘福贵,蒋嘉诚,赵琳.基于改进MOTO算法的高频变压器优化设计[J].电测与仪表,2022,59(8):105-111.
Liu Fugui,Jiang Jiacheng,Zhao Lin.Optimization design of high frequency transformer based on improved MOTO algorithm[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2022,59(8):105-111.
基于改进MOTO算法的高频变压器优化设计
Optimization design of high frequency transformer based on improved MOTO algorithm
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2002.08.014
中文关键词:  高频变压器  多目标算法  MOTO  磁芯损耗  绕组损耗
英文关键词:high frequency transformer, multi-objective algorithm, MOTO, core loss, winding loss
基金项目:国家自然科学基金项目( 51677052);河北省人才工程培养资助项目(A201902009)
        
作者中文名作者英文名单位
刘福贵Liu Fugui河北工业大学
蒋嘉诚Jiang Jiacheng河北工业大学
赵琳Zhao Lin河北工业大学
摘要点击次数: 1642
中文摘要:
      由于高频变压器通常工作在复杂激励条件下,采用传统AP法设计时往往无法同时平衡兼顾多个目标之间的关系,文中选取了磁芯损耗和绕组损耗计算模型和磁芯面积法公式作为目标函数,以变压器效率为约束条件,以减小损耗提高效率为目标,采用改进仿推特算法进行高频变压器多目标优化设计。通过采用自适应交叉变异概率调整种群多样性、加入Pareto支配关系以提高种群的优越性,优化了Pareto解集的寻优能力,改进了MOTO算法,为求解带约束多目标问题提供支持。引入了熵权法(EWM)对算法优化结果进行决策支持,便于决策者选择最佳折中解,得到一组高频变压器优化设计方案。最后,通过实验验证了该方案的合理性和有效性。
英文摘要:
      As high-frequency transformers usually works under complex excitation conditions, when using the traditional AP method to design it, it is often impossible to balance the relationship between multiple goals at the same time. The calculation method for core loss, winding loss and the product of area method are used as the objective functions, the efficiency of transformer is taken as the constraint condition, loss of the transform reduction and improve efficiency as the main objective in this paper. An advanced MOTO algorithm is adopted to carry out the multi-objective optimization design of the high frequency transformer. By adopting adaptive mutation and crossover probability to adjust the diversity of the population and adding the Pareto dominance relationship to improve the superiority of the population, the algorithm’s global search capability is improved. And the improved MOTO algorithm can provide support for solving multi-objective problems with constraints. Moreover, the entropy weight method (EWM) is introduced to support the decision-making of the algorithm optimization results, which is convenient for decision-makers to choose the best compromise solution and obtain a high-frequency transformer optimization design scheme. Finally, experiments verify the rationality and effectiveness of this scheme.
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