[发明专利]一种基于灰狼算法的电机参数设计方法及系统

权利要求书

1.一种基于灰狼算法的电机参数设计方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤100、构建电机有限元模型，确定电机有限元模型的待优化参数集及其关联的优化目标函数集；

步骤200、基于电机有限元模型，利用灰狼算法对待优化参数集进行自动寻优，得到最优帕累托解集库；

步骤300、从最优帕累托解集库中获取使得优化目标函数集信息达到最小值的待优化参数集信息作为电机最佳参数；

其中，所述步骤200的实施过程包括：

步骤210、设置最大迭代次数和帕累托解集库容量，同时生成一个帕累托解集库并对其置空；

步骤220、根据待优化参数集所对应的既定取值范围随机生成若干个数据单元，再将若干个数据单元存储至帕累托解集库中，其中每一个数据单元记载有不同的待优化参数集信息和本地最优参数集信息；

步骤230、利用灰狼算法对帕累托解集库进行迭代更新优化，得到最优帕累托解集库。

2.根据权利要求1所述的基于灰狼算法的电机参数设计方法，其特征在于，所述步骤230的实施过程包括：

步骤231、开始执行第k次迭代时，结合电机有限元模型对第k-1次迭代所产生的帕累托解集库中不满足个体间帕累托支配关系的所有数据单元进行删除处理，得到第一帕累托解集库，其中k＞0且k为正整数；

步骤232、从第一帕累托解集库中选取最优的三个数据单元作为三个引导单元，同时结合第一帕累托解集库中剩下未被选取的所有数据单元记载的所有本地最优参数集信息，对第一帕累托解集库中剩下未被选取的所有数据单元进行待优化参数集信息更新，得到第二帕累托解集库；

步骤233、判断k是否小于最大迭代次数；若是，执行步骤234；若否，将第二帕累托解集库作为最优帕累托解集库输出；

步骤234、将第一帕累托解集库和第二帕累托解集库进行合并处理，得到第三帕累托解集库；

步骤235、根据待优化参数集所对应的既定取值范围和既定随机数对第三帕累托解集库中的所有数据单元进行待优化参数集信息重置更新，得到第k次迭代所产生的帕累托解集库，再将k+1赋值给k，返回执行步骤231。

3.根据权利要求2所述的基于灰狼算法的电机参数设计方法，其特征在于，在所述步骤232中，所述对第一帕累托解集库中剩下未被选取的所有数据单元进行待优化参数集信息更新，采用的计算公式如下：

式中：

其中，为第一帕累托解集库中剩下未被选取的其中一个数据单元所记载的待优化参数集信息更新结果，和和指代三个引导单元，为第p个引导单元记载的待优化参数集信息，为第一帕累托解集库中剩下未被选取的该数据单元记载的待优化参数集信息，为第一帕累托解集库中剩下未被选取的该数据单元记载的本地最优参数集信息，和均为用于辅助计算的三维向量，为权重系数，k为当前迭代次数，为最大迭代次数，为延迟系数，为惯性系数，和均为在[0,1]范围内随机取值产生的三维向量。

4.根据权利要求2所述的基于灰狼算法的电机参数设计方法，其特征在于，在所述步骤235中，对第三帕累托解集库中的所有数据单元进行待优化参数集信息重置更新，即为对任意一个数据单元记载的待优化参数集信息中的每一个待优化参数信息进行重置更新，采用的计算公式如下：

其中，为该数据单元记载的待优化参数集信息中的第i个待优化参数信息更新结果，为该数据单元记载的待优化参数集信息中的第i个待优化参数信息，r为落在[-0.3,0.3]范围内的既定随机数，为第i个待优化参数可赋予的既定最大值，为第i个待优化参数可赋予的既定最小值。