[发明专利]IPT系统抗偏移参数优化方法、系统及计算机设备

权利要求书

1.一种基于遗传算法的IPT系统抗偏移参数优化方法，其特征在于，包括步骤：

预定义系统的互感区间和负载区间，对系统参数进行编码；

构建系统参数的非线性规划模型，非线性规划模型的优化目标为系统电压增益最大值和最小值的差值最小，非线性规划模型的约束条件包括互感区间和负载区间；

基于非线性规划模型构建遗传算法的适应度函数，采用遗传算法对非线性规划模型进行求解，获取系统参数的第一全局最优解；

将第一全局最优解作为初始点代入系统参数的非线性规划模型，通过非线性寻优方法得到系统参数的第二全局最优解。

2.如权利要求1所述的一种基于遗传算法的IPT系统抗偏移参数优化方法，其特征在于，所述采用遗传算法对非线性规划模型进行求解包括步骤：

（1）设置系统参数的种群数目N和繁衍代数Q；

（2）利用RAND函数产生系统参数的初始种群，初始种群中的系统参数个体数量为N；

（3）通过非线性规划模型的约束条件对初始种群进行检验并更新，获得优化初始种群；

（4）获取适应度函数；

（5）根据适应度函数计算优化初始种群中的系统参数个体的适应度，根据系统参数个体的适应度在优化初始种群中选择系统参数个体；

（6）将步骤(5)选择的系统参数个体进行交叉和变异，获得新的系统参数种群；

（7）将新的系统参数种群替代优化初始种群，重复执行步骤(5)~（6），直至迭代到第Q代，获得系统参数的第一全局最优解。

3.如权利要求2所述的一种基于遗传算法的IPT系统抗偏移参数优化方法，其特征在于，适应度函数满足：满足非线性规划模型约束条件的系统参数个体的适应度比不满足非线性规划模型约束条件的系统参数个体的适应度大。

4.如权利要求2所述的一种基于遗传算法的IPT系统抗偏移参数优化方法，其特征在于，所述IPT系统为S-LCC型IPT系统。

5.如权利要求4所述的一种基于遗传算法的IPT系统抗偏移参数优化方法，其特征在于，所述S-LCC型IPT系统包括S-LCC型补偿网络，S-LCC型补偿网络包括耦合线圈、电容、电容、电容和电感，电容与耦合线圈初级侧串联，耦合线圈次级侧、电容和电感依次串联，耦合线圈次级侧和电容组成的电路与电容并联，耦合线圈初级侧电感为，耦合线圈次级侧电感为，电容、电容、电容、电感与线圈电感、构成谐振腔。

6.如权利要求5所述的一种基于遗传算法的IPT系统抗偏移参数优化方法，其特征在于，所述非线性规划模型为：

其中，、和为系统参数，为系统电压增益的最大值与最小值之间的差值，M_min、M_max分别为互感区间参数的最小值和最大值，M_ep为系统电压增益最大值时的互感，Rmin为系统负载电阻Req的最小值，表示系统电压增益，为系统电压增益的下限，表示系统互感为Mmin、系统负载电阻为Rmin时的系统电压增益，表示系统互感为Mmax、系统负载电阻为Rmin时的系统电压增益，表示满足条件。

7.如权利要求6所述的一种基于遗传算法的IPT系统抗偏移参数优化方法，其特征在于，的计算公式为：

谐振条件下，；

非谐振条件下，，其中，，。

8.如权利要求6所述的一种基于遗传算法的IPT系统抗偏移参数优化方法，其特征在于，所述适应度函数为：

其中，为一给定常数，为预先给定的正数，如下式所示：

。