Semi-analytical 2D nonlinear modeling and optimization of an electric motor : application to a servomotor for robotics
Modélisation semi-analytique 2D non linéaire et optimisation d’un moteur électrique : application à un servomoteur pour la robotique
Abstract
The aim of this Thesis work is to develop a tool to design an electric motor used as a servomotor for robotic applications.The model chosen to design the motor is a semi-analytical "Subdomain" model. This model had been progressively implemented, tested and validated. To consider the non-linearity material's stator, we proposed a robust and fast algorithm capable of guaranteeing the convergence of the system. This model, now non-linear, was used to conduct several studies prior to optimization, such as, the impact of stator geometric defects on the cogging torque, and the choice of rotor magnet's magnetisation (Halbach was selected). Finally, we added to our tool the "PSO" optimization algorithm. Coupled with a design of experiments (DOE), we used the package to solve two optimization problems. Which resulted in the elaboration of two new machines with higher performance than the original.
Ces travaux de thèse visent à mettre au point un outil de conception d’un moteur électrique utilisé en tant que servomoteur pour application robotique.Le modèle retenu pour modéliser le moteur est un modèle semi-analytique de type « Subdomain ». Ce modèle de base a été réalisé progressivement, testé et validé. Pour prendre en compte la non-linéarité du matériau statorique, nous avons proposé un algorithme robuste et rapide capable de garantir la convergence du système. Ce modèle, désormais non linéaire, a permis de réaliser plusieurs études préalables aux optimisations : impact des défauts géométriques au stator sur le couple de crantage et choix d’aimant du moteur (Halbach continu solution retenue). Nous avons ajouté finalement à notre outil l’algorithme d’optimisation « PSO ». Couplé à un plan d’expérience, nous avons utilisé l’ensemble pour répondre à deux problèmes d’optimisation. Ces travaux ont abouti à deux nouvelles machines plus performantes que la machine d’origine.
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