CN112052934A - 一种基于改进灰狼优化算法的电机轴承故障诊断方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于改进灰狼优化算法的电机轴承故障诊断方法，涉及电机故障诊断领域，该方法包括以下步骤：采集电机轴承的振动信号样本；定义解空间和适应度函数，初始化灰狼优化算法；采用Skew Tent映射初始化种群；利用适应度函数计算适应度值；利用改进的位置更新公式更新解空间位置；确定当前迭代次数对应的变异概率；执行自适应差分变异；随机重置处理；重新计算适应度值，最后将适应度值最优的灰狼个体的解空间位置作为支持向量机的参数，并利用参数优化后的支持向量机进行电机轴承的故障诊断,本发明提高了算法的收敛速度和收敛精度，提高了参数优化能力，有效提高支持向量机进行电机轴承故障诊断的准确率。

Description

一种基于改进灰狼优化算法的电机轴承故障诊断方法
技术领域
本发明涉及电机故障诊断领域，尤其是一种基于改进灰狼优化算法的电机轴承故障诊断方法。
背景技术
电机是现代工业制造过程中的重要驱动设备，而轴承则是电机的核心部件之一，同时也是电机故障率较高的部件，电机故障往往会导致整个机器停止运转，从而造成一定的经济损失，甚至会引发一些安全事故，因此，如何有效的对电机轴承故障作出正确的诊断尤为重要。
当电机轴承存在故障时，其振动信号中含有丰富的故障特征信息，通过提取这些信息输入到分类器中，便可诊断出缺陷存在的部位，小波包分解作为一种时频分析方法，可以有效地应用于振动信号这种非平稳信号的分析，具有多分辨率分析的特性，成为信号处理领域的研究热点。支持向量机在解决小样本的模式识别问题方面十分突出，是被广泛应用的分类器。然而，支持向量机的分类性能取决于其参数的选取，目前尚无确定支持项向量机参数选取的统一标准，因此，如何优化支持向量机参数成为故障诊断技术的重难点之一。
发明内容
本发明人针对上述问题及技术需求，提出了一种基于改进灰狼优化算法的电机轴承故障诊断方法，本发明的技术方案如下：
一种基于改进灰狼优化算法的电机轴承故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
采集电机轴承的振动信号样本进行特征提取得到对应的特征向量；
定义解空间和适应度函数，初始化灰狼优化算法，通过特征向量训练和测试每个支持向量机参数，每个支持向量机参数分别对应灰狼优化算法中每个灰狼个体在一维空间内的灰狼个***置；
采用Skew Tent映射初始化种群，将每个灰狼个体在一维空间的灰狼个***置映射到所述解空间中得到对应的解空间位置；
利用适应度函数根据所述振动信号样本计算每个灰狼个体的适应度值；
根据适应度值基于灰狼优化算法、教学优化算法和粒子群优化算法更新每个灰狼个体的解空间位置；
确定当前迭代次数对应的变异概率，当预定值达到所述变异概率时对灰狼个体执行自适应差分变异操作，当所述预定值未达到所述变异概率时对超出解空间范围的灰狼个体作随机重置处理；
重新计算每个灰狼个体的适应度值，若当前迭代次数未达到预定迭代次数时，则令迭代次数加一并再次执行所述根据适应度值基于灰狼优化算法、教学优化算法和粒子群优化算法更新灰狼个体的解空间位置的步骤；
若当前迭代次数达到所述预定迭代次数时，则将适应度值最优的灰狼个体的解空间位置作为支持向量机的参数，并利用参数优化后的支持向量机进行电机轴承的故障诊断。
其进一步的技术方案为，所述采用Skew Tent映射初始化种群，包括按照如下公式得到每个灰狼个体在所述解空间中的解空间位置：
Figure BDA0002671381700000021
Xk＝Lb+(Ub-Lb)·xk；
式中xk表示第k个灰狼个体在一维空间的灰狼个***置，xk+1表示第k+1个灰狼个体在一维空间的灰狼个***置，u为(0,1)之间的随机数，Xk表示第k个灰狼个体在一维空间的灰狼个***置xk映射得到的解空间位置，解空间取值范围的最小值Lb和最大值Ub，k为参数。
其进一步的技术方案为，所述利用适应度函数根据所述振动信号样本计算每个灰狼个体的适应度值，包括：
将所述振动信号样本分为训练集和测试集，用所述训练集训练每个灰狼个体对应的支持向量机，并将所述测试集输入到所述支持向量机中进行测试，将得到的准确率的倒数作为所述灰狼个体的适应度值。
其进一步的技术方案为，所述根据适应度值基于灰狼优化算法、教学优化算法和粒子群优化算法更新每个灰狼个体的解空间位置，包括：
选取当前迭代次数下计算得到的适应度值最优的若干个灰狼个体作为目标灰狼个体并确定每个所述目标灰狼个体的解空间位置；选取历史各次迭代中适应度值最优的一个灰狼个体作为历史最优灰狼个体并确定所述历史最优灰狼个体的解空间位置；
基于灰狼优化算法根据各个所述目标灰狼个体的解空间位置得到每个待更新灰狼个体对应的精英决策位置分量；
基于教学优化算法根据各个所述目标灰狼个体的解空间位置得到每个待更新灰狼个体对应的社会学习位置分量；
基于粒子群优化算法根据所述历史最优灰狼个体的解空间位置确定每个待更新灰狼个体对应的个体经验位置分量；
根据每个待更新灰狼个体对应的精英决策位置分量、社会学习位置分量和个体经验位置分量确定所述待更新灰狼个体的更新后的解空间位置。
其进一步的技术方案为，所述基于灰狼优化算法根据各个所述目标灰狼个体的解空间位置得到每个待更新灰狼个体对应的精英决策位置分量，包括对于每个待更新灰狼个体按照如下公式进行计算：
M(t)＝N(t)-A·|C·N(t)-X(t)|；
式中t为当前迭代次数，A为收敛因子，C为摆动因子，X(t)为所述待更新灰狼个体的第t次迭代时的解空间位置，N(t)为第t次迭代时提取得到的目标灰狼个体解空间位置，M(t)为第t次迭代时计算得到的所述待更新灰狼个体对应的精英决策位置分量；
其中收敛因子A的计算公式为：
A＝2a·r1-a；
式中a为距离控制参数，r1为(0,1)之间的随机数，
其中摆动因子C的计算公式为：
C＝2·r2；
式中r2为(0,1)之间的随机数，
所述距离控制参数a的计算公式为：
Figure BDA0002671381700000041
式中ainitial和afinal为距离控制参数的初始值和终止值，Tmax为预定迭代次数。
其进一步的技术方案为，所述基于教学优化算法根据各个所述目标灰狼个体的解空间位置得到每个待更新灰狼个体对应的社会学习位置分量，包括：
按照如下公式计算社会学习位置分量T(t)：
T(t)＝N(t)-TF·Xaverage(t)；
式中Xaverage(t)为第t代时所有灰狼个体的解空间位置计算得到的种群平均解空间位置，N(t)第t次迭代时提取得到的目标灰狼个体解空间位置，
其中教学因子TF的计算公式为：
TF＝round[1+rand(0,1)]；
函数round()表示进行四舍五入运算，函数rand()表示产生括号范围内的随机数。
其进一步的技术方案为，所述基于粒子群优化算法根据所述历史最优灰狼个体的解空间位置确定每个待更新灰狼个体对应的个体经验位置分量，包括按照如下公式计算个体经验位置分量R为：
R＝Xbest-X(t)；
式中Xbest为所述历史最优灰狼个体的解空间位置，X(t)为所述待更新灰狼个体的第t次迭代时的解空间位置。
其进一步的技术方案为，每个所述待更新灰狼个体对应至少两个精英决策位置分量，每个所述待更新灰狼个体对应至少两个社会学习位置分量；
则所述根据每个待更新灰狼个体对应的精英决策位置分量、社会学习位置分量和个体经验位置分量确定所述待更新灰狼个体的更新后的解空间位置，包括按照如下计算公式计算所述更新灰狼个体的位置X(t+1)为：
Figure BDA0002671381700000051
式中b1为精英决策因子，b2为社会学习因子，b3为个体经验因子，M(t)为第t次迭代时计算得到的所述待更新灰狼个体对应的精英决策位置分量，T(t)为第t次迭代时计算得到的所述待更新灰狼个体对应的社会学习位置分量，R为个体经验位置分量。
其进一步的技术方案为，所述对灰狼个体执行自适应差分变异操作，包括：
根据当前迭代次数计算缩放因子，所述缩放因子f(t)的计算公式为：
Figure BDA0002671381700000052
其中，Tmax为预定迭代次数，t为当前迭代次数；
自适应差分变异表达式为：
Xnew,i＝Xold,i+f(t)·(Xj-Xk)；
式中Xj和Xk表示种群中随机选择两灰狼个体的解空间位置，Xnew,i为自适应差分变异后第i个灰狼个体的解空间位置，Xold,i为自适应差分变异前第i个灰狼个体的解空间位置，且i、j、k两两不相等。
其进一步的技术方案为，所述对超出解空间范围的灰狼个体作随机重置处理，包括：将超出解空间边界的灰狼个体解空间位置定义到所述解空间内。
本发明的有益技术效果是：本发明提高了算法的收敛速度和收敛精度，提高了参数优化能力，有效提高支持向量机进行电机轴承故障诊断的准确率。
附图说明
图1是本申请的电机轴承故障诊断方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式做进一步说明。
如图1所示，一种基于改进灰狼优化算法的电机轴承故障诊断方法，包括以下步骤：
步骤S1，采集电机轴承振动信号样本得到对应的特征向量：采集电机轴承在正常运转状态下和故障运转状态下的振动信号样本，进行小波包分解，计算分解振动信号样本的能量熵得到对应的特征向量，通过特征向量训练和测试每个支持向量机参数，每个支持向量机参数分别对应灰狼优化算法中每个灰狼个体在一维空间内的灰狼个***置，支持向量机参数为惩罚因子和核函数参数。
进一步的举出一个实施例：采集正常运转状态的振动信号样本和故障状态下的振动信号样本各30组，对60组振动信号样本进行小波包分解，计算分解信号样本的能量熵得到对应的特征向量，得到30组正常样本和30组故障样本，将20组正常样本和20组故障样本作为训练集，将剩余的20组样本作为测试集。
步骤S2，定义解空间：针对所需求解的具体问题，确定需要优化的变量，并赋予其搜索最优解的范围，对于多维优化问题，每一维都要根据具体问题的要求确定其取值范围，对于支持向量机参数优化问题，需要优化的变量为惩罚因子和核函数参数。
步骤S3，定义适应度函数：确定一个能够准确反映解空间中解的优劣程度的适应度函数，将其作为算法的适应度函数，适应度函数可直接采用优化问题的目标函数。
步骤S4，初始化灰狼优化算法，包括初始化算法参数：包括种群规模N，最大迭代次数Tmax，距离控制参数a的初始值ainitial、终止值afinal，精英决策因子b1，社会学习因子b2，个体经验因子b3，解空间取值范围的最小值Lb和最大值Ub。
进一步的，举出一种初始化算法参数的实施例，种群规模N＝30，预定迭代次数Tmax＝500，距离控制参数a的初始值ainitial＝2、终止值afinal＝0，精英决策因子b1＝0.5，社会学习因子b2＝0.3，个体经验因子b3＝0.2，解空间取值范围的最小值Lb＝2-10和最大值Ub＝25。
步骤S5，采用Skew Tent映射初始化种群，将每个灰狼个体在一维空间的灰狼个***置映射到解空间中得到对应的解空间位置，按照以下公式计算得到每个灰狼个体在解空间中的解空间位置Xk：
Figure BDA0002671381700000071
Xk＝Lb+(Ub-Lb)·xk；
式中xk表示第k个灰狼个体在一维空间的灰狼个***置，xk+1表示第k+1个灰狼个体在一维空间的灰狼个***置，u为(0,1)之间的随机数，Xk表示第k个灰狼个体狼在一维空间的灰狼个***置xk映射得到的解空间位置，解空间取值范围的最小值Lb和最大值Ub，k为参数。
步骤S6，利用适应度函数根据振动信号样本计算每个灰狼个体的适应度值，对于支持向量机参数优化问题，将振动信号样本分为训练集和测试集，需要先用训练集训练每个灰狼个体对应的支持向量机，随后将测试集输入该支持向量机中进行测试，得到准确率的倒数即为灰狼个体的适应度值。
步骤S7，根据适应度值基于灰狼优化算法、教学优化算法和粒子群优化算法更新每个灰狼个体的解空间位置。
步骤S71，选取当前迭代次数下计算得到的适应度值最优的若干个灰狼个体作为目标灰狼个体并确定每个目标灰狼个体的解空间位置，同时选取历史各次迭代中适应度值最优的一个灰狼个体作为历史最优灰狼个体并确定历史最优灰狼个体的解空间位置。
进一步的，本申请举出一种实施例，选取三个灰狼个体，确定适应度值最优的三个灰狼个体为α狼、β狼和δ狼，并记录其解空间位置Xα(t)、Xβ(t)和Xδ(t)，将历史最优灰狼个体的解空间位置记录为Xbest。
步骤S72，基于灰狼优化算法根据各个目标灰狼个体的解空间位置得到每个待更新灰狼个体对应的精英决策位置分量，精英决策位置分量的计算公式为：
M(t)＝N(t)-A·|C·N(t)-X(t)|；
式中t为当前迭代次数，A为收敛因子，C为摆动因子，X(t)为待更新灰狼个体的第t次迭代时的解空间位置，N(t)为第t次迭代时提取得到的目标灰狼个体解空间位置，M(t)为第t次迭代时计算得到的待更新灰狼个体对应的精英决策位置分量。
其中收敛因子A的计算公式为：
A＝2a·r1-a；
式中a为距离控制参数，r1为(0,1)之间的随机数。
其中摆动因子C的计算公式为：
C＝2·r2；
式中r2为(0,1)之间的随机数。
距离控制参数a的计算公式为：
Figure BDA0002671381700000081
式中ainitial和afinal为距离控制参数的初始值和终止值，Tmax为预定迭代次数。
进一步的，在本申请中，通过之前提取的目标灰狼个体解空间位置Xα(t)、Xβ(t)和Xδ(t)，则计算三个精英决策位置分量M1(t)、M2(t)和M3(t)：
Figure BDA0002671381700000082
式中A1、A2和A3为收敛因子，C1、C2和C3为摆动因子。
步骤S73，充分考虑灰狼群内的信息交流，结合教学优化算法的教学阶段，基于教学优化算法根据各个目标灰狼个体的解空间位置得到每个待更新灰狼个体对应的社会学习位置分量，按照如下公式计算社会学习位置分量T(t)：
T(t)＝N(t)-TF·Xaverage(t)；
式中Xaverage(t)为第t代时所有灰狼个体的解空间位置计算得到的种群平均解空间位置。其中教学因子TF的计算公式为：
TF＝round[1+rand(0,1)]；
函数round()表示进行四舍五入运算，函数rand()表示产生0到1的随机数。
进一步的，在本申请中，通过之前提取的目标灰狼个体解空间位置Xα(t)、Xβ(t)和Xδ(t)，则计算得到三个社会学习位置分量T1(t)、T2(t)和T3(t)：
Figure BDA0002671381700000091
式中TF1、TF2和TF3为教学因子。
步骤S74，充分考虑灰狼个体与自身经验之间的信息交流，结合粒子群优化算法的个体记忆功能，基于粒子群优化算法根据历史最优灰狼个体的解空间位置确定每个待更新灰狼个体对应的个体经验位置分量，则个体经验位置分量R的计算公式为：
R＝Xbest-X(t)；
式中Xbest为历史最优灰狼个体的解空间位置。
步骤S75，根据每个待更新灰狼个体对应的精英决策位置分量、社会学习位置分量和个体经验位置分量确定待更新灰狼个体的更新后的解空间位置。
每个待更新灰狼个体对应至少两个精英决策位置分量，每个待更新灰狼个体对应至少两个社会学习位置分量。
按照如下计算公式计算更新灰狼个体的位置X(t+1)为：
Figure BDA0002671381700000101
式中b1为精英决策因子，b2为社会学习因子，b3为个体经验因子。
进一步的，举出有一个实施例，本申请通过三个精英决策位置分量和三个社会学习位置分量计算更新灰狼个体的位置X(t+1)为：
Figure BDA0002671381700000102
式中社会学习位置分量包括三个分量T1(t)、T2(t)和T3(t)，精英决策位置分量包括三个分量X1(t)、X2(t)和X3(t)。
步骤S8，引入差分进化的思想，确定当前迭代次数对应的变异概率，预定值为0到1内的随机数，确定预定值是否达到变异概率。
变异概率p(t)计算如下：
p(t)＝f(t)-0.3；
式中缩放因子f(t)计算如下：
Figure BDA0002671381700000103
步骤S9，当预定值达到变异概率时对灰狼个体执行自适应差分变异操作，使位置更新后的灰狼个体根据迭代次数进行位置的小范围调整，自适应差分变异变化式为：
Xnew,i＝Xold,i+f(t)·(Xj-Xk)；
式中Xj和Xk表示种群中随机选择两灰狼个体的解空间位置，Xnew,i为自适应差分变异后第i个灰狼个体的解空间位置，Xold,i为自适应差分变异前第i个灰狼个体的解空间位置，且i、j、k两两不相等。
迭代初期较大的缩放因子使待变异个体能够在较大范围内进行位置调整，可有效避免算法出现早熟收敛的现象，迭代后期较小的缩放因子可以使种群集中在某个区域精细搜索的同时保持一定的位置随机性。
变异概率p(t)也是同理，迭代初期较大的变异概率能够增加全局搜索能力，避免算法出现早熟收敛，迭代后期适当减小变异概率可以在改善局部搜索的同时又保证较快的算法寻优速度。
步骤S10，当预定值未达到变异概率时对超出解空间范围的灰狼个体作随机重置处理，即将超出解空间边界的灰狼个体解空间位置定义到所述解空间内。
步骤S11，重新计算每个灰狼个体的适应度值。
步骤S12，若当前迭代次数未达到预定迭代次数时，则令迭代次数加一并再次执行步骤S7。
步骤S13，若当前迭代次数达到所述预定迭代次数时，则利用适应度值最优的灰狼个体的解空间位置优化支持向量机的参数，并利用参数优化后的支持向量机进行电机轴承的故障诊断。
以上所述的仅是本申请的优选实施方式，本发明不限于以上实施例。可以理解，本领域技术人员在不脱离本发明的精神和构思的前提下直接导出或联想到的其他改进和变化，均应认为包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于改进灰狼优化算法的电机轴承故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
采集电机轴承的振动信号样本进行特征提取得到对应的特征向量；
定义解空间和适应度函数，初始化灰狼优化算法，通过特征向量训练和测试每个支持向量机参数，每个支持向量机参数分别对应灰狼优化算法中每个灰狼个体在一维空间内的灰狼个***置；
采用Skew Tent映射初始化种群，将每个灰狼个体在一维空间的灰狼个***置映射到所述解空间中得到对应的解空间位置；
利用适应度函数根据所述振动信号样本计算每个灰狼个体的适应度值；
根据适应度值基于灰狼优化算法、教学优化算法和粒子群优化算法更新每个灰狼个体的解空间位置；
确定当前迭代次数对应的变异概率，当预定值达到所述变异概率时对灰狼个体执行自适应差分变异操作，当所述预定值未达到所述变异概率时对超出解空间范围的灰狼个体作随机重置处理；
重新计算每个灰狼个体的适应度值，若当前迭代次数未达到预定迭代次数时，则令迭代次数加一并再次执行所述根据适应度值基于灰狼优化算法、教学优化算法和粒子群优化算法更新灰狼个体的解空间位置的步骤；
若当前迭代次数达到所述预定迭代次数时，则将适应度值最优的灰狼个体的解空间位置作为支持向量机的参数，并利用参数优化后的支持向量机进行电机轴承的故障诊断。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用Skew Tent映射初始化种群，包括按照如下公式得到每个灰狼个体在所述解空间中的解空间位置：
Figure FDA0002671381690000021
Xk＝Lb+(Ub-Lb)·xk；
式中xk表示第k个灰狼个体在一维空间的灰狼个***置，xk+1表示第k+1个灰狼个体在一维空间的灰狼个***置，u为(0,1)之间的随机数，Xk表示第k个灰狼个体在一维空间的灰狼个***置xk映射得到的解空间位置，解空间取值范围的最小值Lb和最大值Ub，k为参数。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用适应度函数根据所述振动信号样本计算每个灰狼个体的适应度值，包括：
将所述振动信号样本分为训练集和测试集，用所述训练集训练每个灰狼个体对应的支持向量机，并将所述测试集输入到所述支持向量机中进行测试，将得到的准确率的倒数作为所述灰狼个体的适应度值。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据适应度值基于灰狼优化算法、教学优化算法和粒子群优化算法更新每个灰狼个体的解空间位置，包括：
选取当前迭代次数下计算得到的适应度值最优的若干个灰狼个体作为目标灰狼个体并确定每个所述目标灰狼个体的解空间位置；选取历史各次迭代中适应度值最优的一个灰狼个体作为历史最优灰狼个体并确定所述历史最优灰狼个体的解空间位置；
基于灰狼优化算法根据各个所述目标灰狼个体的解空间位置得到每个待更新灰狼个体对应的精英决策位置分量；
基于教学优化算法根据各个所述目标灰狼个体的解空间位置得到每个待更新灰狼个体对应的社会学习位置分量；
基于粒子群优化算法根据所述历史最优灰狼个体的解空间位置确定每个待更新灰狼个体对应的个体经验位置分量；
根据每个待更新灰狼个体对应的精英决策位置分量、社会学习位置分量和个体经验位置分量确定所述待更新灰狼个体的更新后的解空间位置。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于灰狼优化算法根据各个所述目标灰狼个体的解空间位置得到每个待更新灰狼个体对应的精英决策位置分量，包括对于每个待更新灰狼个体按照如下公式进行计算：
M(t)＝N(t)-A·|C·N(t)-X(t)|；
式中t为当前迭代次数，A为收敛因子，C为摆动因子，X(t)为所述待更新灰狼个体的第t次迭代时的解空间位置，N(t)为第t次迭代时提取得到的目标灰狼个体解空间位置，M(t)为第t次迭代时计算得到的所述待更新灰狼个体对应的精英决策位置分量；
其中收敛因子A的计算公式为：
A＝2a·r1-a；
式中a为距离控制参数，r1为(0,1)之间的随机数，
其中摆动因子C的计算公式为：
C＝2·r2；
式中r2为(0,1)之间的随机数，
所述距离控制参数a的计算公式为：
Figure FDA0002671381690000031
式中ainitial和afinal为距离控制参数的初始值和终止值，Tmax为预定迭代次数。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于教学优化算法根据各个所述目标灰狼个体的解空间位置得到每个待更新灰狼个体对应的社会学习位置分量，包括：
按照如下公式计算社会学习位置分量T(t)：
T(t)＝N(t)-TF·Xaverage(t)；
式中Xaverage(t)为第t代时所有灰狼个体的解空间位置计算得到的种群平均解空间位置，N(t)第t次迭代时提取得到的目标灰狼个体解空间位置，
其中教学因子TF的计算公式为：
TF＝round[1+rand(0,1)]；
函数round()表示进行四舍五入运算，函数rand()表示产生括号范围内的随机数。
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于粒子群优化算法根据所述历史最优灰狼个体的解空间位置确定每个待更新灰狼个体对应的个体经验位置分量，包括按照如下公式计算个体经验位置分量R为：
R＝Xbest-X(t)；
式中Xbest为所述历史最优灰狼个体的解空间位置，X(t)为所述待更新灰狼个体的第t次迭代时的解空间位置。
8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，每个所述待更新灰狼个体对应至少两个精英决策位置分量，每个所述待更新灰狼个体对应至少两个社会学习位置分量；
则所述根据每个待更新灰狼个体对应的精英决策位置分量、社会学习位置分量和个体经验位置分量确定所述待更新灰狼个体的更新后的解空间位置，包括按照如下计算公式计算所述更新灰狼个体的位置X(t+1)为：
Figure FDA0002671381690000041
式中b1为精英决策因子，b2为社会学习因子，b3为个体经验因子，M(t)为第t次迭代时计算得到的所述待更新灰狼个体对应的精英决策位置分量，T(t)为第t次迭代时计算得到的所述待更新灰狼个体对应的社会学习位置分量，R为个体经验位置分量。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对灰狼个体执行自适应差分变异操作，包括：
根据当前迭代次数计算缩放因子，所述缩放因子f(t)的计算公式为：
Figure FDA0002671381690000051
其中，Tmax为预定迭代次数，t为当前迭代次数；
自适应差分变异表达式为：
Xnew,i＝Xold,i+f(t)·(Xj-Xk)；
式中Xj和Xk表示种群中随机选择两灰狼个体的解空间位置，Xnew,i为自适应差分变异后第i个灰狼个体的解空间位置，Xold,i为自适应差分变异前第i个灰狼个体的解空间位置，且i、j、k两两不相等。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对超出解空间范围的灰狼个体作随机重置处理，包括：将超出解空间边界的灰狼个体解空间位置定义到所述解空间内。
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