본 논문에서는 두 가지 제안된 최적화 알고리즘을 적용한 영구자석 동기 전동기의 최적 설계방안을 제안한다. 전동기와 같은 대부분의 전기기기 설계는 대부분 여러 가지 조건을 동시에 만족해야 하는 다중 목적함수 문제가 대부분이다. 따라서, 여러 가지 목적함수를 고려할 수 있는 두 가지 최적화 알고리즘을 제안하고 이를 전동기 최적 설계에 적용하여 최종 설계안을 도출한다. 먼저, 코깅 토크의 최소화를 목적함수로 멀티모달 최적화 알고리즘을 고고도 장기 체공(high altitude long endurance : HALE) 무인 항공기용(unmanned aerial vehicle : UAV) 표면 부착형 영구자석 동기 전동기(surface-mounted permanent magnet synchronous motor : SPMSM) 설계에 적용하여 최적화를 진행한다. 도출된 지역 최적해들의 토크 리플, 역기전력 전 고조파 왜율(total harmonic distortion : THD), 평균 토크를 비교해 최종해를 선택하고 최적 설계안을 도출한다. 두 번째, 다중목적함수 최적화 알고리즘을 전기자동차(electric vehicle : EV) 구동용 매입형 영구자석 동기 전동기(interior permanent magnet synchronous motor : IPMSM)설계에 적용하여 최적화를 진행한다. 코깅 토크와 역기전력 THD를 목적함수로 비지배해들의 집합인 Pareto front set을 도출한다. 목적함수에 가중치를 부여해 최적해를 선정하고 최적 설계안을 도출한다.
HALE UAV는 장기체공을 하므로 지속적이면서 안정적인 운행이 필요하고 EV는 사용자에게 직접 전달될 수 있는 진동 및 소음의 저감이 필요하다. 따라서, 전동기의 효율과 성능을 떨어뜨리고 진동과 소음을 발생시키는 코깅 토크, 토크 리플, 역기전력 THD 등을 저감 할 수 있는 최적 설계가 필수적이다. 또한, 본 논문에서는 부하, 무부하 특성을 분석하기 위해 유한요소법(finite element method : FEM)을 사용한다. FEM은 상대적으로 정확한 해석이 가능하지만 상당한 시간이 소요되므로 최소한의 해석으로 최적해를 찾을 수 있도록 최적 설계가 필요하다.
UAV용 전동기는 운용조건을 고려하여 고효율, 경량화가 가능한 외전형 SPMSM을 선택하였다. SPMSM에 멀티모달 최적화 알고리즘을 사용함으로써 전역 최적해뿐만 아니라 여러 개의 지역 최적해를 구할 수 있고 각 해들의 다양한 특성을 비교하여 최적해를 선정한다. 이를 통해 간접적으로 다중 목적함수 최적화 알고리즘으로 활용할 수 있다.
EV 구동용 전동기는 고효율, 고출력 및 넓은 속도 영역의 운전이 가능한 IPMSM을 선택하였다. IPMSM에 다중 목적함수 최적화 알고리즘을 적용하여 넓은 범위의 Pareto front set을 도출함으로써 사용자가 선택할 수 있는 해를 다양화한다.
UAV용 SPMSM에 멀티모달 최적화 알고리즘을 적용하여 전동기의 효율과 성능을 감소시킬 수 있는 코깅 토크를 저감하도록 최적화를 진행하고 도출된 지역 최적점들의 토크 리플과 역기전력 THD를 비교하여 가장 우수한 해를 선택하여 최적 설계안을 도출한다. 최적화 결과 초기 모델에 비해 최적 모델은 코깅 토크가 95.7%, 토크 리플이 87.46%, 역기전력 THD도 82.3% 감소하였다. EV 구동용 IPMSM에는 다중 목적함수 최적화 알고리즘을 적용하여 전동기 소음과 진동의 원인이 될 수 있는 코깅 토크와 역기전력 THD의 저감을 목표로 최적화를 진행한다. 도출된 Pareto front set의 해 중에서 목적함수의 중요도에 따라 가중치를 부여하여 최적해를 선택하고 최적 설계안을 도출한다. 최적화 결과 코깅 토크는 약 27.37%, 역기전력 THD는 약 45.56% 감소하였다.
따라서, 본 논문에서는 테스트 함수를 이용한 최적화 알고리즘 검증을 통해 우수성을 확인했고 이를 FEM 해석과 연동하여 최적의 설계안을 도출하였다. 본 논문의 연구 성과는 다양한 목적함수를 동시에 고려 해야하는 전동기 최적 설계에 폭넓게 적용될 것으로 기대된다.

In this paper, the optimal design methods for permanent magnet synchronous motors (PMSMs) with two optimization algorithms are proposed. Most electric machinery design is mostly multi-objective function problems that must satisfy various conditions at the same time. Therefore, two optimization algorithms that can consider multi-objective functions are proposed and the final design is derived by applying these algorithms to the optimal motor design. First, the optimization was carried out by applying multi-modal optimization algorithm to a surface-mounted permanent magnet synchronous motor (SPMSM) for high altitude long endurance (HALE) unmanned aerial vehicle (UAV) as objective function for minimizing cogging torque. The optimal solution is selected by comparing the torque ripple, back electromotive force (EMF) total harmonic distortion (THD), and average torque of derived local optimal solutions, and the optimal design is derived. Second, optimization is carried out by applying the multi-objective function optimization algorithm to the interior permanent magnet synchronous motor (IPMSM) for electric vehicle (EV) traction. The Pareto front set that is a set of non-dominant solutions is derived from the cogging torque and back-EMF THD as the objective functions. The optimal solution is selected by weighting the objective function, and the optimal design is derived.
Since the HALE UAV stays in the air for a long time, it needs continuous and stable operation, and the EV needs to reduce vibration and noise that can be delivered directly to the user. Therefore, an optimal design is essential to reduce cogging torque, torque ripple, and back-EMF THD, which reduce the efficiency of the motor and generate vibration and noise. In addition, a finite element method (FEM) is used to analyze load and no-load characteristics in this paper. FEM can perform a relatively accurate interpretation. However, it takes a considerable amount of time. Therefore, optimal design is essential to find an optimal solution with minimal interpretation.
An outer-rotor SPMSM that has high efficiency and light weight is selected according to the operating conditions for the UAV motor. Not only global optimization but also multiple local optimal solutions can be obtained by using a multi-modal optimization algorithm for SPMSM, and optimization solutions are selected by comparing various characteristics. Through this, it can be used indirectly as multi-objective function optimization algorithm.
An IPMSM is selected to satisfy the requirements of high efficiency and high output power for EV driving motors. A wide Pareto front set is derived by applying multi-objective function optimization algorithm for IPMSM in order to diversity the solutions that users can select.
A multi-modal optimization algorithm is applied to SPMSM for UAV to reduce cogging torque that reduce motor efficiency and performance, and the optimal solutions is selected by comparing the torque ripple and back-EMF THD of the derived solutions. As a result of the optimization, the optimal model decrease in cogging torque 95.7%, torque ripple 87.46%, and back-EMF THD 82.3% compared to the initial model. A multi-objective function is applied to IPMSM for EV traction. The optimization is carried out with the aim of reducing cogging torque and back-EMF THD that may cause motor noise and vibration. The optimal solution is selected by assigning weights according to the importance of the objective function among the solutions of the derived Pareto front set, and an optimal design is derived. As a result of optimization, the cogging torque decreased 27.37%, and the back-EMF THD decreased 45.56%.
Therefore, the excellence is confirmed through verification of an optimization algorithm using test functions, and an optimal design is derived combination with FEM analysis. The research results of this paper are expected to be widely applied to the optimal design of motors that require simultaneous consideration of various objective functions.