1.一种基于麻雀搜索算法的线性自抗扰控制器的参数整定方法，其特征在于，应用于磁悬浮球平台上，所述参数整定方法包括：根据磁悬浮平台上钢球的实际悬浮高度和预设悬浮高度，构建麻雀搜索算法的适应度函数；所述适应度函数代表磁悬浮平台中线性自抗扰控制器所产生的误差；所述线性自抗扰控制器包括线性扩张状态观测器和控制率模块；

将线性自抗扰控制器的待整定参数与麻雀的位置矢量进行关联；所述将线性自抗扰控制器的待整定参数与麻雀的位置矢量进行关联，包括：将线性自抗扰控制器的待整定参数作为麻雀的位置向量，每只麻雀的位置信息有对应的适应度函数；所述待整定参数包括：观察带宽、控制带宽以及补偿增益；所述观察带宽决定所述线性扩张状态观测器的跟踪速度；

控制带宽决定所述控制器的响应速度；所述补偿增益为线性扩张状态观测器对于控制率模块中的线性误差反馈模块输出的初始控制电压的补偿增益；所述线性扩张状态观测器对磁悬浮平台上钢球的控制电压的计算公式为： ，其中，为控制电压， 为比例增益系数， 为微分增益系数， 为补偿增益， 为线性扩张状态观测器的状态， 为预设悬浮高度；

初始化麻雀搜索算法的相关参数以及初始化麻雀的位置矢量；

根据所述适应度函数、所述相关参数以及麻雀的位置矢量，计算麻雀种群中每个麻雀个体的适应度值；

根据每个麻雀个体的适应度值，将所述麻雀种群中的麻雀划分为发现者和跟随者，并同时确定出预警者；

对所述发现者、跟随者以及预警者的位置进行迭代更新；

当达到迭代次数阈值时，停止更新，输出所述麻雀种群的全局最优值位置，完成线性自抗扰控制器的参数整定；

通过以下公式构建所述麻雀搜索算法的适应度函数：

ITAE=

其中，t为时间，yr为钢球的预设悬浮高度，y为钢球的实际悬浮高度；

所述相关参数包括：麻雀数量、迭代次数阈值、搜索范围以及待优化变量的维数；所述待优化变量的维数根据待整定参数的数量确定。

2.根据权利要求1所述的参数整定方法，其特征在于，所述根据每个麻雀个体的适应度值，将所述麻雀种群中的麻雀分为发现者和跟随者，包括：根据每个麻雀个体的适应度值，按由高到低的顺序进行排序，确定麻雀队列；

将所述麻雀队列中前预设位数的麻雀确定为发现者，将所述麻雀队列中除发现者外的麻雀确定为跟随者。

3.根据权利要求1所述的参数整定方法，其特征在于，所述对所述发现者、跟随者以及预警者的位置进行迭代更新，包括：通过以下公式，更新发现者的位置：

其中，a代表的是目前的迭代次数；i代表的是第i只麻雀；j表示的是第j维优化变量，j=

1,2……d； 代表的是迭代至第a次时麻雀的位置信息；itermax是一个正常数，代表的是在最终优化完毕的最大迭代次数；α代表一个随机数；R2代表预警值；ST表示安全值；Q代表服从正态分布的一个随机数；L代表一个1×d的矩阵，而且该矩阵内的每个元素均为1；

通过以下公式，更新加入者的位置：

其中， 代表目前发现者所占据的最优位置； 代表麻雀个体所处的最差位+ T T ‑1置；A则是一个1×d的矩阵，矩阵中的元素随机取1或者‑1，A=A (AA) ； 代表的是迭代至第a次时加入者的位置信息；n代表麻雀总数量；

通过以下公式，更新预警者的位置：

其中， 代表迭代至第a次时全局最优的位置；代表步长的控制参数；K代表一个随机数，fi代表麻雀个体的当前适应度值； 代表全局最低的适应度值； 代表当前最高的适应度值；代表最小常数。

4.根据权利要求1所述的参数整定方法，其特征在于，所述输出所述麻雀种群的全局最优值位置，完成线性自抗扰控制器的参数整定，包括：根据所述麻雀种群的全局最优值位置以及线性自抗扰控制器的待整定参数与麻雀的位置矢量的关联关系，将所述麻雀种群的全局最优值位置还原成线性自抗扰控制器对应的待整定参数，完成线性自抗扰控制器的参数整定。

5.一种基于麻雀搜索算法的线性自抗扰控制器的参数整定装置，其特征在于，所述参数整定装置包括：构建模块，用于根据磁悬浮平台上钢球的实际悬浮高度和预设悬浮高度，构建麻雀搜索算法的适应度函数；所述适应度函数代表磁悬浮平台中线性自抗扰控制器所产生的误差；所述线性自抗扰控制器包括线性扩张状态观测器和控制率模块；

关联模块，用于将线性自抗扰控制器的待整定参数与麻雀的位置矢量进行关联；所述将线性自抗扰控制器的待整定参数与麻雀的位置矢量进行关联，包括：将线性自抗扰控制器的待整定参数作为麻雀的位置向量，每只麻雀的位置信息有对应的适应度函数；所述待整定参数包括：观察带宽、控制带宽以及补偿增益；所述观察带宽决定所述线性扩张状态观测器的跟踪速度；控制带宽决定所述控制器的响应速度；所述补偿增益为线性扩张状态观测器对于控制率模块中的线性误差反馈模块输出的初始控制电压的补偿增益；所述线性扩张状态观测器对磁悬浮平台上钢球的控制电压的计算公式为：，其中，为控制电压， 为比例增益系数， 为微分增益系

数， 为补偿增益， 为线性扩张状态观测器的状态， 为预设悬浮高度；

初始化模块，用于初始化麻雀搜索算法的相关参数以及初始化麻雀的位置矢量；

计算模块，用于根据所述适应度函数计算麻雀种群中每个麻雀个体的适应度值；

划分模块，用于根据每个麻雀个体的适应度值，将所述麻雀种群中的麻雀划分为发现者和跟随者，并同时确定出预警者；

更新模块，用于对所述发现者、跟随者以及预警者的位置进行迭代更新；

整定模块，用于当达到迭代次数阈值时，停止更新，输出所述麻雀种群的全局最优值位置，完成线性自抗扰控制器的参数整定；

所述构建模块用于通过以下公式构建所述麻雀搜索算法的适应度函数：ITAE=

其中，t为时间，yr为钢球的预设悬浮高度，y为钢球的实际悬浮高度；

所述相关参数包括：麻雀数量、迭代次数阈值、搜索范围以及待优化变量的维数；所述待优化变量的维数根据待整定参数的数量确定。

6.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过所述总线进行通信，所述机器可读指令被所述处理器运行时执行如权利要求1至4任一所述的参数整定方法的步骤。

7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至4任一所述的参数整定方法的步骤。