王慧敏，夏长亮, ，乔照威，宋战锋

(1. 天津大学电气与自动化工程学院，天津 300072；2. 天津工业大学电气工程与自动化学院，天津300387)

发电机将机械能转换为电能，是风力发电系统重要组成部件之一，其性能优劣直接影响系统的整体性能．双馈发电机因具有功率调节灵活、励磁容量小、性价比高等优点，成为变速恒频风电系统的主流机型[1]．因此，双馈风力发电机的优化设计对风电技术进步和产业发展具有重要意义．

电机电磁计算准确度直接关系到优化结果的可靠性．双馈风力发电机转子采用交流励磁，且应用于变速恒频风力发电领域，其电磁关系及运行特性较为特殊．文献[2]探讨了双馈发电机因转子交流励磁而产生的电磁关系特性及设计特点．文献[3-4]结合风电系统运行特性，定性分析了双馈发电机设计指标选取原则和部分电磁计算方法．

粒子群优化(particle swarm optimization，PSO)算法是一种模仿鸟类群体行为的智能优化算法[5]，因其思想直观、实现简单且具有很高的执行效率，逐步用于多个实际工程领域[6]．为了提高粒子群算法的寻优性能，文献[7]采用随时间线性递减的惯性权重，使得算法前期具有较高的全局搜索能力，后期具有较高的局部搜索能力，加快了收敛速度；在此基础上，文献[8]利用模糊控制器调节惯性权重，动态平衡全局和局部搜索能力．文献[9]考虑各粒子适应度值的影响，对同一代的不同粒子采用不同的惯性权重，以改善算法性能．文献[10]提出 AR粒子……