Optimal Design of Interior Permanent Magnet Synchronous Motor for Electric Vehicle Drive Based Machine Learning

Abstract

본 논문에서는 전동기와 같은 전기기기의 최적 설계를 위해 기계학습을 이용한 대리모델 기반의 최적화 기법의 연구가 수행되었으며, 이를 활용하여 전기자동차(Electric Vehicle : EV) 구동용 매입형 영구자석 동기전동기 (Interior Permanent Magnet Synchronous Motor : IPMSM)의 평균 토크와 토크 리플 특성을 개선한 최적 설계안을 도출하였다. EV는 운전자에게 불쾌감을 줄 수 있는 소음과 진동의 저감이 필수적이다. 따라서, 소음과 진동을 유발하는 코깅 토크, 토크 리플 등을 저감하는 최적 설계가 필수적이다. 또한, 본 논문에서 전동기의 특성을 분석하기 위해 유한 요소해석(Finite Element Method : FEM)이 사용된다. 비선형성 자기 포화 특성을 가진 전기기기인 전동기의 정확한 해석이 가능한 FEM이 수천, 수만 번 필요하기에 많은 시간이 소요된다. 그러므로, 최소한의 시간으로 최적해 를 찾을 수 있도록 하는 최적 설계 기법이 필요하다. EV 구동용 전동기로는 타 전동기에 비해 고출력, 넓은 속도의 운전 영역 및 고효율의 특성을 가진 IPMSM을 선택하였다. 회전자의 다양한 설계 변수 를 동시에 고려하기 위해 최적 설계에는 기계학습 회귀 기법 중 높은 예측 성능을 가진 stacking ensemble 기법을 사용하였다. 제안하는 최적 설계 기 법은 5차원 문제 영역에서 총 2,000개의 샘플 데이터를 이용하여 타 기계학 습 기법에 비해 예측 정확성이 우수한 것을 검토한 후, 본 기법을 통해 대리 모델을 생성하여 유전 알고리즘을 기반으로 최적 설계안을 도출하였다. 본 논문에서 EV 구동용 IPMSM의 출력 토크 증대와 소음 및 진동을 유발하는 토크 맥동 저감을 목표로 최적화를 수행하였다. IPMSM의 최적 설계안은 초기 모델에 비해 토크 1.78 [%], 토크 맥동 39.39 [%] 개선하여 최적 설계안을 도출하였다. 최적 설계안의 타당성을 검증하기 위해 고온에서의 영구자석 불 가역 감자 해석과 고속에서의 회전자 응력 해석을 수행하여 전동기의 안정 성을 검증하였다. 따라서 본 논문에서 제안하는 stacking ensemble 기법을 이용하여 EV 구 동용 IPMSM의 최적 설계가 가능함을 확인하였다. 본 논문의 연구 성과로 비선형성 자기포화 특성을 가진 전기기기의 최적 설계에 널리 적용될 것으 로 기대된다. 주요어 : 기계학습(machine learning), 대리모델(surrogate model), 매입형 영 구자석 동기전동기(interior permanent magnet synchronous motor), 스태킹 앙상블(stacking ensemble), 전기자동차(electric vehicle), 최적 설계(optimal design) 학 번 : 20235372|In this paper, a surrogate model based optimization method utilizing machine learning is researched for the optimal design of electrical machines such as motors. This method is applied to derive an optimal design that improves the average torque and torque ripple characteristics of an interior permanent magnet synchronous motor (IPMSM) for electric vehicle (EV) drives. For EVs, reducing noise and vibration, which can cause discomfort to the driver, is essential. Therefore, optimal design to reduce cogging torque and torque ripple, which cause noise and vibration, is critical. Additionally, to analyze the characteristics of the motor, the finite element method (FEM) is used. Since the FEM, which can accurately analyze nonlinear magnetic saturation properties, needs thousands or tens of thousands, optimal design of electric machines such as motors takes a lot of time. As a result, an optimization method is needed to find the optimal solution with minimal time. Motor for the EV drive selected the IPMSM which enables high output power, drive of wide speed range, and high efficiency. To simultaneously consider various design variables of the rotor, the stacking ensemble method, which has high predictive performance among machine learning regression methods, was utilized for the optimal design. After verifying that the proposed optimization method has superior prediction accuracy, compared to other machine learning methods using a total of 2,000 sample data in a 5-dimensional problem area, i derives the optimal design based on the GA, using the surrogate model generated through this method. In this paper, the optimal design of the IPMSM for EV drives was carried out to increase output torque and reduce torque ripple, which causes noise and vibration. The optimal design solution improved the torque by 1.78 [%] and reduced the torque ripple by 39.39 [%], when comparing to the initial model. To verify the validity of the optimal design, the stability of the motor was verified by performing permanent magent irreversible demagnetization analysis at high temperature and rotor stress analysis at high speed. Therefore, using the proposed stacking ensemble method in this paper, the optimal design of IPMSM for EV drive confirmed that it was possible. The results of this research are expected to be widely applicable to the optimal design of electrical machines with nonlinear magnetic saturation characteristics. keywords : Electric vehicle, interior permanent magnet synchronous motor, machine learning, optimal design, stacking ensemble, surrogate model Student Number : 20235372Maste