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龙图腾网获悉湖北工业大学申请的专利一种基于无线电能传输系统的改进灰狼算法参数识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115169224B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210755233.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于无线电能传输系统的改进灰狼算法参数识别方法是由常雨芳;马超;唐杨;周欣怡;张晓柯;黄文聪;严怀成;张皓;朱雨樵;黄津莹;胡滢设计研发完成，并于2022-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无线电能传输系统的改进灰狼算法参数识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于无线电能传输系统的改进灰狼算法参数识别方法。本发明无线电能传输系统包括直流电源、逆变电路模块、发射端谐振补偿电容、发射线圈电感、发射线圈等效电阻、接收端谐振补偿电容、接收线圈电感、接收线圈等效电阻、负载电阻。本发明方法结合无线电能传输效率模型构建参数识别目标模型，采用改进灰狼算法将无线电能传输系统的负载与互感识别问题转化为一个求解发射端谐振电流实际检测值与计算值之间的误差最小值问题，以误差值最小对负载阻值与互感值进行寻优识别。本发明有效的减小电路复杂度以及系统体积，并可避免灰狼算法陷入局部最优解，来更好的对无线电能传输系统进行整体设计。

本发明授权一种基于无线电能传输系统的改进灰狼算法参数识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无线电能传输系统的改进灰狼算法参数识别方法，其特征在于： 所述无线电能传输系统由发射串联回路、接收串联回路无线连接构成； 所述的发射串联回路由直流电源、逆变电路模块、发射端谐振补偿电容、发射线圈电感、发射线圈等效内阻依次连接构成； 所述的接收串联回路由接收线圈电感、接收线圈等效电阻、接收线圈谐振补偿电容、负载依次连接构成； 所述改进灰狼算法参数识别方法，包括以下步骤： 步骤1：根据逆变电路输出电压、谐振频率、互感、负载电阻、发射线圈的等效电阻、接收线圈的等效电阻构建无线电能传输功率模型、无线电能传输效率模型； 步骤2：根据基尔霍夫电压定律与叠加定理得到互感M关于RL的函数表达式，推导出高次谐波次数n的值，互感M和负载RL两个参数之间的映射关系是唯一确定的； 步骤3：结合无线电能传输效率模型构建参数识别目标模型，采用改进灰狼算法将MCR-WPT系统的负载与互感识别问题转化为一个求解发射端谐振电流实际检测值与计算值之间的误差最小值问题，以误差函数值最小对负载阻值与互感值进行寻优识别； 步骤4：在整个无线充电系统设计时，涉及到负载和互感的参数识别时，通过改进灰狼算法对无线电能传输系统的负载RL和互感M进行寻优，根据识别后负载RL和互感M确定无线电能传输系统的参数，使系统维持在一个较优的环境下运行； 步骤1所述无线电能传输功率模型为： 系统输入功率为： 其中，uin为逆变电路输出电压，ω是谐振角频率，M为互感，RL为负载电阻，R1为发射线圈的等效内阻，R2为接收线圈的等效内阻； 系统输出功率为： 其中，uin为逆变电路输出电压，ω是谐振角频率，M为互感，RL为负载电阻，R1为发射线圈的等效内阻，R2为接收线圈的等效内阻； 步骤1所述无线电能传输效率模型为： 其中，ω是谐振角频率，M为互感，RL为负载电阻，R1为发射线圈的等效内阻，R2为接收线圈的等效内阻； 步骤1所述的角频率ω在谐振条件下是定值，其余等效电阻和电感视作常量；故互感M、负载电阻RL均为待优化求解的变量； 步骤2所述互感M关于RL的函数表达式为： 其中，n为高次谐波次数，ω是谐振角频率，M为互感，L1为发射线圈等效电感，L2为接收线圈等效电感，C1为发射端谐振电容，C2为接收端谐振电容，RL为负载电阻，R1为发射线圈的等效内阻，R2为接收线圈的等效内阻，Udc为直流电源，In为发射端电流n次谐波的峰值； 步骤3中在T0时刻发射端谐振电流表达式为： 其中，T0为系统运行稳定后的第一个周期的起始时刻，T为系统运行周期，T0＝mT； 步骤3中构建互感与负载参数优化目标模型为： 其中，Yx＝ipx-ipxmea，ipxmea为系统稳态运行时发射端谐振电流的采样值； 步骤3所述通过改进灰狼算法进行目标模型优化，具体过程为： 步骤3.1：初始化灰狼种群，迭代次数M，种群下界lb，上界ub，维度d；对灰狼种群的个体进行等级定义；α为种群领导者，负责群体决策；β负责协助α决策；α空缺时可接替；传递命令与反馈；δ负责听从α和β的命令；适应度不佳的α或β可能降级为δ；ω负责维持种群内部平衡； 灰狼群体捕食的过程在α的带领下完成；灰狼的狩猎包括以下三个主要部分：跟踪、追逐和接近猎物；追捕、包围和骚扰猎物，直到它停止移动；攻击猎物； 在狩猎过程中，将灰狼围捕猎物的行为定义如下： 个体与猎物间的距离与灰狼的位置更新公式 其中，t是目前的迭代代数，和是系数向量，和分别是猎物的位置向量和灰狼的位置向量； 和的计算公式如下： 其中，是收敛因子，随着迭代次数从2线性减小到0，其的模取[0,1]之间的随机数； 假设α，β和δ更了解猎物的潜在位置；保存迄今为止取得的3个最优解决方案，并利用这三者的位置来判断猎物所在的位置，同时强迫其他灰狼个体依据最优灰狼个体的位置来更新其位置，逐渐逼近猎物； 灰狼个体跟踪猎物位置的数学模型描述如下： 其中，和分别表示α，β和δ与其他个体间的距离； 分别代表α，β和δ的当前位置；是随机向量，是当前灰狼的位置； 狼群中ω个体朝向α，β和δ前进的步长和方向： 其中，和分别表示α，β和δ与其他个体间的距离； 分别代表α，β和δ的当前位置；是随机向量，是当前灰狼的位置； ω的最终位置 其中，是当前灰狼的位置； 灰狼算法GWO通过线性递减参数a，从2至0，控制搜索向量的波动范围[-a,a]:当时执行全局探索避免局部最优，当时执行局部开发逼近最优解；同时引入随机向量作为扰动权重，在迭代全程提供随机性以增强跳出局部最优的能力； 步骤3.2：对群智能优化算法中的灰狼算法进行改进；采用Tent映射生成n个分布相对均匀的初始解，然后使用反向学习对每个初始解产生相应的反向解；将初始解与反向解进行对比，筛选出适应度较好的N个个体作为初始种群，得到分布更加均匀的初始种群；Tent映射迭代公式为： 其中，b∈0,1，Xn∈[0,1]，n＝1,2,...,n； 在灰狼算法中,标准灰狼算法的收敛因子是从2线性递减到0，很难适应实际搜索过程； 基于Sigmoid函数的灰狼算法的收敛因子α，即 前期采用柯西变异，可以避免算法陷入局部最优解；算法后期采用高斯变异，可以进行细致的局部搜索，加快算法的收敛速度； 步骤3.3：采用改进灰狼算法将MCR-WPT系统的负载与互感识别问题转化为一个求解发射端谐振电流实际检测值与计算值之间的误差最小值问题，以误差函数值最小问题对负载阻值与互感值进行参数识别。

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