1.一种双电枢无轴承磁通反向电机的多目标粒子群协作族群方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、对双电枢无轴承磁通反向电机的多目标粒子群协作族群方法中x、y轴方向上的径向悬浮力分量Fx、Fy以及电磁转矩Tem进行定义；

步骤2、对第i个粒子的转矩和悬浮力信息进行演化；

步骤3、基于惯性权重ω对粒子群算法进行改进；

步骤4、对多目标粒子群协作族群进行群组间演化，针对群组内的双电枢无轴承磁通反向电机的转矩值和悬浮值状态进行演化，演化产生一个随机值并给定转矩值和悬浮值两个门阀值，通过对随机值与门阀值进行比对，完成双电枢无轴承磁通反向电机的转矩值和悬浮值优化设计方法。

2.根据权利要求1所述的一种双电枢无轴承磁通反向电机的多目标粒子群协作族群方法，其特征在于，步骤1具体为：双电枢无轴承磁通反向电机的多目标粒子群协作族群方法中x、y轴方向上的径向悬浮力分量Fx、Fy分别为：其中，Bsrk(θ，t)为气隙磁通密度，l为电机轴长，r电机转子半径，sinθ和cosθ分别是正弦和余弦函数，μ0为磁导率，θ为转子角度；

双电枢无轴承磁通反向电机的电磁转矩Tem为：

Tem＝Tts+Ttr+Tsr       (2)

式中，Tts表示定子绕组产生的永磁转矩与磁阻转矩之和，Ttr表示转子绕组产生的永磁转矩与磁阻转矩之和，Tsr为定转子电枢反应磁场相互作用产生的转矩。

3.根据权利要求1所述的一种双电枢无轴承磁通反向电机的多目标粒子群协作族群方法，其特征在于，步骤2具体为：对第i个粒子的转矩和悬浮力信息进行演化如公式(3‑4)所示：

vi,k+1＝vi,k+c1r1(Pi，k‑xi,k)+c2r2(G‑xi,k)    (3)xi,k+1＝xi,k+vi,k+1      (4)

其中vi,k+1表示迭代次数为k+1时粒子i的上一个迭代转移的速度，vi,k是代表粒子i的j维速度分量；k代表演化的迭代次数；ω代表惯性权重，c1及c2分别代表迭代的种群经验学习因子常数，r1及r2为介于0到1的均匀分布的随机数；xi,k代表粒子i在k演化下一次的位置；

xi,k代表粒子i在k+1演化下一次的位置；Pi,k代表粒子i最近的最优分量；而G代表到当前最近的协作最佳解。

4.根据权利要求1所述的一种双电枢无轴承磁通反向电机的多目标粒子群协作族群方法，其特征在于，步骤3具体为：对传统粒子群算法进行改进，对式(3)中的惯性权重ω更新公式进行了修改：其中ωmax为惯性权重初始值；ωmin为最小迭代的惯性权重；Gmax为最大迭代次数；

vi,k+1＝wvi,k+c1r1(Pbi,k‑xi,k)+c2r2(Ti，k‑xi,k)+c3r3(Mi,k‑xi,k)    (6)xi,k+1＝xi,k+vi,k+1         (7)其中c1、c2及c3分别代表迭代的种群经验学习因子常数，r1、r2及r3分别为介于0到1的均匀分布的随机数；Ti，k代表经由协作群组进化后更新的同一群组内的最优分量，Mi，k代表相同协作群内的历史最优分量。

5.根据权利要求1所述的一种双电枢无轴承磁通反向电机的多目标粒子群协作族群方法，其特征在于，步骤4具体为：多目标粒子群协作族群方法的群组间演化模式如公式(8)所示，针对群组内的双电枢无轴承磁通反向电机的转矩值和悬浮值状态进行演化，演化模式为产生一介于0到1之间的随机值，并给定转矩值和悬浮值二个门阀值；当随机值小于低门阀值时，此双电枢无轴承磁通反向电机转矩值和悬浮值维持原先状态，不进行改变；当随机值介于高低门阀值之间时，此电机的转矩值和悬浮值随机给定；而当随机值高于高门阀值时，此电机的转矩值和悬浮值等于最佳粒子同一编号转矩值和悬浮值；

其中，r4和r1、r2及r3一样，也是介于0到1的均匀分布的随机数；Thrl及Thrh为当前最佳粒子的转矩值和悬浮值演化的门阀值；由此，完成双电枢无轴承磁通反向电机的转矩值和悬浮值优化设计方法。