基于粒子群和蚁狮混合优化算法的Jiles-Atherton磁滞模型参数辨识

叶建盈; 刘磊; 林波; 陈颖婷; 黄光华; 舒一展

doi:10.16628/j.cnki.2095-8188.2026.02.002

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基于粒子群和蚁狮混合优化算法的Jiles-Atherton磁滞模型参数辨识

更新时间：2026-04-19

- 基于粒子群和蚁狮混合优化算法的Jiles-Atherton磁滞模型参数辨识
- Issue 2, Pages: 12-18(2026)
- 作者机构：
  
  1. 福建理工大学汽车电子与电驱动技术重点实验室
  2. 国网浙江缙云县供电公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.16628/j.cnki.2095-8188.2026.02.002
  CLC： TM271;TP18
- Published：2026
- 稿件说明：
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叶建盈, 刘磊, 林波, et al. 基于粒子群和蚁狮混合优化算法的Jiles-Atherton磁滞模型参数辨识[J]. 2026, (2): 12-18.
DOI：

叶建盈, 刘磊, 林波, et al. 基于粒子群和蚁狮混合优化算法的Jiles-Atherton磁滞模型参数辨识[J]. 2026, (2): 12-18. DOI： 10.16628/j.cnki.2095-8188.2026.02.002.

摘要

Jiles-Atherton(J-A)磁滞模型具有参数较少、物理意义清晰等优点，在电磁材料磁特性模拟研究中得到了广泛应用。针对J-A磁滞模型参数辨识中精度低、耗时久的问题，提出了一种结合粒子群优化(PSO)与蚁狮优化(ALO)的混合优化算法。在算法初期，利用PSO算法的全局搜索能力，可迅速定位J-A磁滞模型参数全局最优值的大致区间；随后，在算法进入深入搜索阶段时，引入ALO算法，通过蚂蚁的随机游走、轮盘赌选择机制及精英保留策略，能够在限定的搜索空间内实现高精度的收敛，从而迅速锁定模型参数的全局最优解。仿真与实验验证表明，该混合算法在模型参数辨识上展现出快速收敛特性和高精度性能，且模拟磁滞曲线与实测数据高度一致，验证了其实用性和有效性。

Abstract

关键词

Keywords

references

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