1.一种基于改进灰狼算法优化的继电器寿命预测方法，其特征在于：所述继电器寿命预测方法包括如下步骤：步骤1：对电磁继电器进行失效退化试验，获取建立训练样本所需的材料性能参数，性能参数有接触电阻、燃弧时间、燃弧能量、超程时间、吸合时间、释放时间、回跳时间；

步骤2：将需要优化的初始权值和初始阈值获得的父代种群中狼位置的取值进行初始化；

步骤3：采用灰狼算法优化，不断地对父代种群进行迭代更新，直到满足停止条件，此时获得的代种群中狼最优位置的取值即为最优的参数C、σ；

步骤4：建立BP神经网络，通过将不同结果的BP神经网络进行对比，得出最优模型；

步骤5：将灰狼算法提取到的重要信息作为BP神经网络的输入，通过吸合时间和超程时间作为输入量和输出量，建立电磁继电器的寿命预测模型；

步骤6：通过计算均方根误差，将实际值与测试值进行对比，清晰地表示预测精度，其中，所述步骤3中灰狼算法优化的具体过程为：步骤3-1：初始化模型训练参数和初始化种群，其中优化参数为C和α，且这个两个参数构成了每个狼体X；

步骤3-2：计算每个个体的适应度值，并且将每个个体按照适应度值从小到大的顺序进行排序，选取前三的个体X步骤3-3：更新父代种群狼的位置，狼群种群捕食过程中的个体位置更新公式为：d＝|C·X

X(t+1)＝X

式中：d为灰狼和猎物之间的距离；C、A为系数向量；X步骤3-4：利用差分算法对狼群进行变异和交叉更新，获得新的子代狼群；

步骤3-5：通过确定位置权重ω

步骤3-6：不断地对种群进行迭代更新，直到满足停止条件，此时获得的父代种群中狼的最优位置的取值为最优的参数C、σ；

所述步骤3-3中的系数向量A、C由以下公式确定：A＝2·α·r

C＝2·r

式中：r

所述步骤3-4中，群体变异操作如下所示：式中：V

所述步骤3-4中，群体交叉操作如下所示：式中：

2.根据权利要求1所述基于改进灰狼算法优化的继电器寿命预测方法，其特征在于：所述步骤3-5中的位置权重ω

3.根据权利要求1所述基于改进灰狼算法优化的继电器寿命预测方法，其特征在于：所述步骤6中的均方根误差的计算公式为：