1.一种基于改进哈里斯鹰算法的永磁同步电机参数辨识方法，其特征在于，所述永磁同步电机参数辨识方法包括：构建永磁同步电机的参数辨识模型，所述参数辨识模型反映多个待辨识参数与同步电机参数之间的关系；待辨识参数包括定子电阻 、永磁体磁链 、 轴电感 和 轴电感，所述构建永磁同步电机的参数辨识模型，包括：根据永磁同步电机的矢量控制原理，将永磁同步电机在 和 两种控制策略下的离散电压方程整合得到四阶满秩的参数辨识模型；

构建适应度函数，所述适应度函数反映同步电机参数的实际值，与基于所述参数辨识模型在当前待辨识参数下的同步电机参数的辨识值之间的差异；构建的适应度函数为：其中， 、 、 和 均为权重系数， 是转子电角度； 控制策略下的 轴第 次电压的实际值为 、根据参数辨识模型得到的辨识值为 ； 控制策略下的 轴第 次电压的实际值为 、根据参数辨识模型得到的辨识值为 ；

控制策略下的 轴第 次电压的实际值为 、根据参数辨识模型得到的辨识值为 ； 控制策略下的 轴第 次电压的实际值为 、根据参数辨识模型得到的辨识值为 ；

在待辨识参数的解空间内使用混沌映射初始化哈里斯鹰种群中各个哈里斯鹰的位置；

在每个迭代批次中，以每个哈里斯鹰的位置作为待辨识参数按照所述适应度函数计算得到所述哈里斯鹰的适应度值，并针对当前迭代批次的适应度值最优的哈里斯鹰和适应度值最差的哈里斯鹰的引入位置优化策略进行位置更新；针对当前迭代批次的适应度值最优的哈里斯鹰引入位置优化策略包括：从第二个迭代批次开始，在当前迭代批次中适应度值最优的哈里斯鹰的适应度值大于上一次确定的最优解的适应度值时，保留上一次的最优解；否则，将当前迭代批次的适应度值最优的哈里斯鹰作为更新后的最优解；将最优解的位置保留进入下一个迭代批次；其中，适应度值越大、表示适应度值越差；针对当前迭代批次的适应度值最差的哈里斯鹰引入位置优化策略包括：产生适应度值最差的哈里斯鹰的反向解 ，保留当前迭代批次中适应度值最差的哈里斯鹰 及其反向解 中适应度值更优的位置进入下一个迭代批次； 是待辨识参数的解空间的上界， 是待辨识参数的解空间的下界；

基于哈里斯鹰算法迭代更新哈里斯鹰种群的位置直至达到迭代终止条件时，输出最优哈里斯鹰的位置作为待辨识参数的辨识结果。

2.根据权利要求1所述的永磁同步电机参数辨识方法，其特征在于，使用混沌映射初始化哈里斯鹰种群中各个哈里斯鹰的位置包括：利用Logisti混沌映射初始化哈里斯鹰种群中任意一个哈里斯鹰的位置，随机数 ， 是随机初始化的位置。

3.根据权利要求2所述的永磁同步电机参数辨识方法，其特征在于，随机数。

4.根据权利要求1所述的永磁同步电机参数辨识方法，其特征在于，构建的永磁同步电机的参数辨识模型为：其中， 是 控制策略下的 轴第 次电流， 是 控制策略下的

轴第 次电流， 是 控制策略下的 轴第 次电流， 是 控制策略

下的第 次转子角速度， 是 控制策略下的第 次转子角速度。