Zastosowanie algorytmu szarych wilków do rozwiązania zadań optymalizacji urządzeń elektromagnetycznych

• Autorzy: Knypiński Łukasz , Nowak Lech

Identyfikatory

DOI

10.21008/j.1897-0737.2019.100.0012

Warianty tytułu

EN

Application of the gray wolf optimizer for optimization of electromagnetic devices

• Konferencja: Computer Applications in Electrical Engineering (15-16.04.2019 ; Poznań, Polska)
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono algorytm i oprogramowanie do optymalizacji urządzeń elektromagnetycznych. Procedury optymalizacyjne opracowano w środowisku programistycznym Borland Deplhi. Zastosowano algorytm szarych wilków. Poprawność opracowanego algorytmu badano rozwiązując dwa testowe zadania optymalizacji. Porównano wyniki uzyskane dla metod: (a) algorytmu szarych wilków i (b) metody roju cząstek. Wykazano, że algorytm szarych wilków jest bardziej uniwersalny i odporny na zakłócenia w zachowaniu lidera niż metoda roju cząstek. Przeprowadzono optymalizację układu wzbudzenia sześciobiegunowego silnika synchronicznego o rozruchu własnym.

EN

The article presents an algorithm and computer software for optimization of electromagnetic devices. The gray wolf optimizer was applied as an optimization algorithm. Optimization procedure was developed in the Borland Delphi environment. The correctness of the algorithm was tested by solving two test optimization tasks. The course of the optimization process for two non-deterministic methods: gray wolf optimizer and particle swarm optimization have been compared. It has been pointed out that the gray wolf algorithm is more universal and resistant to disturbances in the behavior of the leader than the particle swarm algorithm. The optimization of the rotor of the six-poles linestart permanent magnet synchronous motor has been carried out.

Słowa kluczowe

PL

optymalizacja; algorytm szarych wilków; metoda roju cząstek; urządzenia elektromagnetyczne

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej
• Czasopismo: Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering
• Rocznik: 2019
• Tom: No. 100
• Strony: 133--144
• Opis fizyczny: Bibliogr. 17 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Knypiński Łukasz

• Politechnika Poznańska

autor

Nowak Lech

• Politechnika Poznańska

Bibliografia

• [1] Di Barba P., Mognaschi M.E., Venini P., Wiak S., Biogeography-inspired multiobjective optimization for helping MEMS synthesis, Archives of Electrical Engineering, vol. 66, no. 3, pp. 607–623, 2017.
• [2] McCall J., Genetic Algorithms for modeling and optimization, Journal of Computational Applied Mathematics, vol. 184, no. 1, pp. 205–222, 2005.
• [3] Haibin D., Li S., Shi Y., Predator–prey brain storm optimization for DC brushless motor, IEEE Transactions on Magnetics, vol. 49, no. 10, 5336–5340, 2013.
• [4] Knypiński Ł., Zastosowanie metody wzorowanej na echolokacyjnym zachowaniu nietoperzy w optymalnym projektowaniu przetworników elektromagnetycznych, Poznań University Academic Journals, Electrical Engineering, No. 91, s. 365–374, 2017.
• [5] Jędryczka C., Knypiński Ł., Demenko A., Sykulski J.K., Methodology for cage shape optimization of permanent magnet synchronous motor under line start condition, IEEE Transactions on Magnetics, vol. 54, no. 3, 8102304, 2018.
• [6] Cvetovski G., Petkowska L., Optimal design of axial flux permanent magnet motor using Cuckoo search, Przegląd Elektrotechniczny, no. 12, pp. 25–28, 2016.
• [7] Yang X.S., Gandomi A.H., Bat algorithm: a novel approach for global engineering optimization, Engineering Computations: International Journal for Computer–Aided Engineering and Software, vol. 29, no. 5, pp. 464–483, 2012.
• [8] Mirjalili S., Mirjalili S.M., Lewis A., Grey wolf optimizer, Advances in Electical Engineering, vol. 69, pp. 46–61, 2014.
• [9] Mirjalili S., Lewis A., The whale optimization algorithm, Advances in Engineering Software, vol. 95, pp. 51–67, 2016.
• [10] Karnavas Y.L., Chasiotis I.D., Peponakis E.L., Permanent magnet synchronous motor design using grey wolf optimizer algorithm, International Journal of Electrical and Computer Engineering, vol. 6, no. 3, pp. 1353–1362, 2016.
• [11] Wierzbowska I., Wilk, Wydawnictwo Fundacji Wspierania Incjatyw Ekologicznych, Kraków 2010.
• [12] Bernacka H., Nowacka M., Zawiślak J., Zachowanie wilka szarego w niewoli, Przegląd hodowlany, nr 5, s. 41–45, 2014.
• [13] Lewis M.A., Murray J.D., Modelling territorliality and wolf-deer interactions, Nature, vol. 366, pp. 738–740, 1993.
• [14] Madadi A., Mohseni Motlagh M., Optimal control of DC motor using Grey Wolf optimizer algorithm, Technical Journal of Engineering and Applied Sciences, vol. 4, no. 4, pp. 373–379, 2014.
• [15] Mech L.D., Extinguishing a learning response in a free-ranging gray wolf, The Canadian Field-Naturalist, vol. 131, pp. 23–25, 2017.
• [16] Knypiński Ł., Nowak L., Sujka P., Radziuk K., Application of a PSO algorithm for identification of the parameters of Jiles-Atherton hysteresis model, Archives of Electrical Engineering, vol. 30, no. 2, pp. 139–148, 2012.
• [17] https://www.arnoldmagnetics.com/products/neodymium-iron-boron-magnets/.

Uwagi

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2019).