1.一种微型电流传感器精度校准方法，其特征在于，包括：获取微型电流传感器的第一TMR芯片与第二TMR芯片之间的第一测量距离，以及所述第一TMR芯片与第三TMR芯片之间的第二测量距离；其中，所述第一TMR芯片、所述第二TMR芯片和所述第三TMR芯片位于同一直线上，所述第一TMR芯片、所述第二TMR芯片和所述第三TMR芯片的磁敏感方向同方向且均位于各芯片所在直线上；分别获取所述第一TMR芯片、所述第二TMR芯片和所述第三TMR芯片测量的各磁感应强度测量值；其中，所述磁感应强度测量值为各芯片对位于预设位置处的通电载流导线测量得到；采用粒子群模型处理所述第一测量距离、所述第二测量距离和各所述磁感应强度测量值，得到最优解，且将所述最优解确认为第一距离校准值、第二距离校准值；基于所述第一距离校准值与所述第二距离校准值，进行所述微型电流传感器的电流测量，以完成传感器精度校准；所述采用粒子群模型处理所述第一测量距离、所述第二测量距离和各所述磁感应强度测量值，得到最优解，包括：将粒子的位置表示为由所述第一测量距离、所述第二测量距离组成的二维向量，将每个粒子的初始化位置作为其个体最优位置，根据初始化的所述第一测量距离、初始化的所述第二测量距离和各所述磁感应强度测量值，确认每个粒子的适应值，并将各所述适应值中最小适应值对应的粒子位置，确定为所述粒子群的全局最优位置；基于所述粒子个体最优位置、所述粒子群全局最优位置、惯性权重、第一学习因子、第二学习因子、最大迭代次数以及收敛精度，对每个粒子的速度和位置进行迭代更新，获取每个粒子迭代更新后位置；根据每个粒子迭代更新后位置的位置分量，获取每个粒子迭代更新后适应值；若所述粒子迭代更新后适应值小于所述个体最优位置对应的适应值，则获取粒子迭代更新后适应值对应的当前粒子位置作为个体最优位置，否则不变；若所述粒子迭代更新后适应值小于所述全局最优位置对应的适应值，则获取粒子迭代更新后适应值对应的当前粒子位置作为全局最优位置，否则不变；根据计算终止条件得到最终全局最优位置；其中，所述计算终止条件为迭代更新后的全局最优位置所对应的适应值达到收敛精度，或迭代次数达到最大迭代次数；获取最终全局最优位置的位置分量，确认为所述最优解；所述根据初始化的所述第一测量距离、初始化的所述第二测量距离和各所述磁感应强度测量值，确认每个粒子的适应值，以及根据每个粒子迭代更新后位置的位置分量，获取每个粒子迭代更新后适应值，包括：基于以下公式得到所述适应值：F＝|I 1 -I ref |+|I 2 -I ref |+|I 3 -I ref |其中，所述预设位置包括第一位置、第二位置和第三位置；I ref 为所述通电载流导线中的准确参考电流值；I 1 为根据所述第一测量距离、所述第二测量距离、所述第一TMR芯片、所述第二TMR芯片以及所述第三TMR芯片对位于所述第一位置处的所述通电载流导线测得的各磁感应强度值得到的电流值；I 2 为根据所述第一测量距离、所述第二测量距离、所述第一TMR芯片、所述第二TMR芯片以及所述第三TMR芯片对位于所述第二位置处的所述通电载流导线测得的各磁感应强度值得到的电流值；I 3 为根据所述第一测量距离、所述第二测量距离、所述第一TMR芯片、所述第二TMR芯片以及所述第三TMR芯片对位于所述第三位置处的所述通电载流导线测得的各磁感应强度值得到的电流值。
2.根据权利要求1所述的微型电流传感器精度校准方法，其特征在于，基于以下任一公式，均可获取所述通电载流导线的电流值I 1 、I 2 、I 3 ：或：其中：其中，m为所述第一测量距离，n为所述第二测量距离；μ 0 为真空磁导率；B 1 为所述第一TMR芯片对位于所述预设位置处的所述通电载流导线测得的磁感应强度值；B 2 为所述第二TMR芯片对位于所述预设位置处的所述通电载流导线所测得的磁感应强度值；B 3 为所述第三TMR芯片对位于所述预设位置处的所述通电载流导线所测得的磁感应强度值。
3.根据权利要求1所述的微型电流传感器精度校准方法，其特征在于，基于所述粒子个体最优位置、所述粒子群全局最优位置、惯性权重、第一学习因子、第二学习因子、最大迭代次数以及收敛精度，对每个粒子的速度和位置进行迭代计算更新，获取每个粒子迭代更新后位置的步骤中，基于以下公式获得更新后第i个粒子的第o维的速度和位置：其中，第i个粒子的位置为x i ＝(x i1 ,x i2 ,…,x id )，速度为v i ＝(v i1 ,v i2 ,…,v id )，每次迭代中第i个粒子所追随的个体最优位置为P i ＝(P i1 ,P i2 ,…,P id )，整个粒子群的全局最优位置为Pg＝(Pg 1 ,Pg 2 ,…,Pg d )，x io 、v io 、P io 以及P go 分别表示每次迭代中第i个粒子在第o维空间上的位置、速度、所追随的个体最优位置以及全局最优位置；k为迭代次数，δ为惯性权重，c 1 为第一学习因子，c 2 为第二学习因子，rnd 1 、rnd 2 为在区间[0,1]变化的随机数。
4.根据权利要求3所述的微型电流传感器精度校准方法，其特征在于，所述惯性权重δ为随着迭代次数增加而线性减小的惯性权重δ；其中，基于以下公式获取所述惯性权重δ：其中，δ max 为初始惯性权重，δ min 为最终惯性权重，K max 为最大迭代次数，k为当前迭代次数。
5.一种微型电流传感器芯片位置校准装置，其特征在于，所述装置包括：距离获取模块，用于获取微型电流传感器的第一TMR芯片与第二TMR芯片之间的第一测量距离，以及所述第一TMR芯片与第三TMR芯片之间的第二测量距离；其中，所述第一TMR芯片、所述第二TMR芯片和所述第三TMR芯片位于同一直线上，所述第一TMR芯片、所述第二TMR芯片和所述第三TMR芯片的磁敏感方向同方向且均位于各芯片所在直线上；测量值获取模块，用于分别获取所述第一TMR芯片、所述第二TMR芯片和所述第三TMR芯片测量的各磁感应强度测量值；其中，所述磁感应强度测量值为各芯片对位于预设位置处的通电载流导线测量得到；最优解获取模块，用于采用粒子群模型处理所述第一测量距离、所述第二测量距离和各所述磁感应强度测量值，得到最优解，且将所述最优解确认为第一距离校准值、第二距离校准值；校准模块，用于基于所述第一距离校准值与所述第二距离校准值，进行所述微型电流传感器的电流测量，以完成传感器精度校准；所述最优解获取模块，还用于将粒子的位置表示为由所述第一测量距离、所述第二测量距离组成的二维向量，将每个粒子的初始化位置作为其个体最优位置，根据初始化的所述第一测量距离、初始化的所述第二测量距离和各所述磁感应强度测量值，确认每个粒子的适应值，并将各所述适应值中最小适应值对应的粒子位置，确定为所述粒子群的全局最优位置；基于所述粒子个体最优位置、所述粒子群全局最优位置、惯性权重、第一学习因子、第二学习因子、最大迭代次数以及收敛精度，对每个粒子的速度和位置进行迭代更新，获取每个粒子迭代更新后位置；根据每个粒子迭代更新后位置的位置分量，获取每个粒子迭代更新后适应值；若所述粒子迭代更新后适应值小于所述个体最优位置对应的适应值，则获取粒子迭代更新后适应值对应的当前粒子位置作为个体最优位置，否则不变；若所述粒子迭代更新后适应值小于所述全局最优位置对应的适应值，则获取粒子迭代更新后适应值对应的当前粒子位置作为全局最优位置，否则不变；根据计算终止条件得到最终全局最优位置；其中，所述计算终止条件为迭代更新后的全局最优位置所对应的适应值达到收敛精度，或迭代次数达到最大迭代次数；获取最终全局最优位置的位置分量，确认为所述最优解；所述最优解获取模块，还用于基于以下公式得到所述适应值：F＝|I 1 -I ref |+|I 2 -I ref |+|I 3 -I ref |其中，所述预设位置包括第一位置、第二位置和第三位置；I ref 为所述通电载流导线中的准确参考电流值；I 1 为根据所述第一测量距离、所述第二测量距离、所述第一TMR芯片、所述第二TMR芯片以及所述第三TMR芯片对位于所述第一位置处的所述通电载流导线测得的各磁感应强度值得到的电流值；I 2 为根据所述第一测量距离、所述第二测量距离、所述第一TMR芯片、所述第二TMR芯片以及所述第三TMR芯片对位于所述第二位置处的所述通电载流导线测得的各磁感应强度值得到的电流值；I 3 为根据所述第一测量距离、所述第二测量距离、所述第一TMR芯片、所述第二TMR芯片以及所述第三TMR芯片对位于所述第三位置处的所述通电载流导线测得的各磁感应强度值得到的电流值。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述最优解获取模块，还用于基于以下任一公式，均可获取所述通电载流导线的电流值I 1 、I 2 、I 3 ：或：其中：其中，m为所述第一测量距离，n为所述第二测量距离；μ 0 为真空磁导率；B 1 为所述第一TMR芯片对位于所述预设位置处的所述通电载流导线测得的磁感应强度值；B 2 为所述第二TMR芯片对位于所述预设位置处的所述通电载流导线所测得的磁感应强度值；B 3 为所述第三TMR芯片对位于所述预设位置处的所述通电载流导线所测得的磁感应强度值。
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述最优解获取模块，还用于基于以下公式获得更新后第i个粒子的第o维的速度和位置：其中，第i个粒子的位置为x i ＝(x i1 ,x i2 ,…,x id )，速度为v i ＝(v i1 ,v i2 ,…,v id )，每次迭代中第i个粒子所追随的个体最优位置为P i ＝(P i1 ,P i2 ,…,P id )，整个粒子群的全局最优位置为Pg＝(Pg 1 ,Pg 2 ,…,Pg d )，x io 、v io 、P io 以及P go 分别表示每次迭代中第i个粒子在第o维空间上的位置、速度、所追随的个体最优位置以及全局最优位置；k为迭代次数，δ为惯性权重，c 1 为第一学习因子，c 2 为第二学习因子，rnd 1 、rnd 2 为在区间[0,1]变化的随机数。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述惯性权重δ为随着迭代次数增加而线性减小的惯性权重δ；所述最优解获取模块，还用于基于以下公式获取所述惯性权重δ：其中，δ max 为初始惯性权重，δ min 为最终惯性权重，K max 为最大迭代次数，k为当前迭代次数。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4中任一项所述的方法的步骤。
