近年来随着新能源系统的快速发展以及用电功率的大幅提升,使用者对接触器的性能及可靠性提出了新的要求,接触器的优化设计成为了当前的研究热点。传统的接触器优化多使用正交试验和均匀实验等方法,但其只能取到现有实验水平下的最佳参数,不能将所有的不确定因素包含在优化目标中,因此有必要引入具有全局搜索能力的智能优化算法。接触器的优化目标众多,主要包括静动态特性、质量、弹跳等,是一种典型的多目标优化问题。本文选择结构较为复杂的单相交流接触器进行优化,提出了针对复杂电磁机构接触器的多目标优化方法。有限元法是目前分析接触器电磁场最有效的方法,同时也可为近似模型的建立提供数据支撑。本文对接触器的静动态特性进行仿真分析,提取足够的数据点。由于在对接触器电磁机构动态特性计算时,涡流会对计算结果产生较大的影响,因此本文利用FLUX软件建立接触器考虑涡流情况下动态特性有限元模型。在对接触器进行优化的过程中,由于有限元法计算时间成本高,无法满足多目标优化设计过程中求解动态特性的需要。为了提高接触器动态特性计算效率,本文采用径向基函数神经网络对接触器建立近似模型。为了进一步提升接触器近似建模的精度,本文提出使用粒子群优化径向基函数神经网络的快速算法。本文确定接触器的吸合时间、吸合速度、保持力和动铁芯质量为本文需要优化的四个目标,利用正交试验确定对优化目标的关键影响因素。利用改进后的动态特性快速算法,本文对单相交流接触器建立近似模型,以用于接触器的多目标优化设计。最后,针对优化目标维度较高时收敛性和多样性差的问题,本文提出了高维多目标优化算法NSGA-Ⅲ。为了解决NSGA-Ⅲ算法收敛速度慢的问题,本文利用差分进化算法对NSGA-Ⅲ进行改进,在提高计算效率的同时,进一步提升了Pareto前沿的收敛性和多样性。同时本文给出了模糊隶属度的方法进行最优折衷的选取。利用本文提出的近似建模方法和高维多目标算法对单相交流接触器的优化目标进行寻优,证明了本文提出的多目标优化方法在具有复杂电磁机构的接触器上的实用性。