随着电气应用技术的飞速发展与广泛推广,软磁材料在电气领域的应用越来越广泛,对软磁材料磁滞特性的研究是准确把握材料的磁化与损耗特性的关键。本文针对现有J-A磁滞模型存在的诸多问题进行仿真与实验研究,完成的主要工作如下:(1)针对现有J-A磁滞模型参数提取方法存在的求解精度低且仿真耗时的问题,提出了一种基于人工鱼群算法与L-M算法混合的J-A模型参数辨识方法。首先,根据人工鱼群算法全局搜索能力强的特点,将其运用于J-A模型参数全局最优解所在区域的定位当中;在满足切换过渡准则后,人工鱼群算法终止迭代并切换至L-M算法;此时,L-M算法利用其局部寻优能力强的优势,将人工鱼群算法提供的优化解作为初始值,快速收敛于全局最优解。(2)针对传统基于损耗分离法的动态J-A模型中涡流损耗与剩余损耗表达式的物理意义不明确、精度较低的问题,借鉴磁滞曲线垂直方向M分解的方法,将损耗统计理论引入原始静态J-A模型,提出了 一种基于损耗统计理论的新型动态J-A模型。其中,利用静态J-A模型求解静态磁场强度分量,而涡流及剩余磁场强度分量则根据损耗统计理论推导而得。通过将计算结果与测量结果对比,表明本文所提动态J-A模型相比于传统基于损耗分离法的动态J-A模型精度较高,模型参数物理意义更为明确。(3)针对非正弦励磁波型中含“毛刺”的材料磁滞特性进行研究。结合经典J-A磁滞模型定义及其物理特性,不可逆磁化的高变化率会导致小磁滞回环的非物理行为,引入附加耗散因子参数R表征与损耗相关的行为。由改进J-A磁滞模型对非正弦激励下含小磁滞回环时的磁滞曲线进行了仿真计算,并与实验结果进行对比,验证了方法的有效性。最后对本文J-A磁滞模型的仿真与实验研究进行了总结与概括,并根据本文的成果与不足提出了后续要进行的工作。