首先要为建模提供一定数量的具有代表性的训练和测试样本数据。正交试验设计是工程实践上最主用的一种安排试验的方式1，它具有很好的正交性，可以合理地以最少的试验次数取得较真实的信息。本文用于爪极发电机正交试验设计数据水平表如所示。

　　爪极电机特殊的形状决定了整个求解区域是三维的。基于三维有限元电磁仿真技术，利用能量摄动法计算各个位置绕组的自感、互感，进而求得输出电压。这样就获得了足够的满足支持向量机回归的样本数据，利用SVM回归方式对爪极发电机的参数与电压的输入输出关系进行非线性回归建模。

　　模型的验证本文主要从SVM模型的计算效率和它的计算正确性的角度来对它进行验证。为了验证SVM建立的非数据模型的可靠性，基于有限元计算方式，获得一组新的样本对SVM进行检修。检测方式是将有限元计算的同样的输入参数分别代入SVM模型，将计算结果进行比较，观察输出结果是不是有显着的差异。检查结果如所示。

　　SVM模型和FEM模型输出电压波形从可以看出，两种计算模型输出结果之间存在误差比较小，可以认为模型是准确的。为了验证所建立的SVM回归模型的计算效率，将FEM模型和SVM模型对同一参数样例进行计算比较，比较结果如所示。

　　基于混沌理论的爪极发电机数据优化爪极发电机优化问题，是一个高度非线性的、多极值的、不可微分的多数据的大规模计算问题，选定高效的优化算法是优化设计的关键。有多种优化方法可以用于爪极的参数优化问题。比如单纯形法，遗传算法，混沌优化方式等等。

　　但是传统的优化方法容易陷入局部极小，遗传算法的优化结果具有随机性，多次执行算法流程会得到不同的优化结果，仍需人作业出选择1。本文选择混沌优化方式对爪极发电机参数进行优化设计。

　　优化结果剖析取混沌变量的长度为50，以正交优化的结果为参考，合理设置搜索空间的大小，进行首次全局优化，而后以全局优化的结果为中心点，在5个数据的对应邻域内，进行局部搜索，依此缩小搜索范围，直到所得结果稳定在一个相对小的范围内终止计算，输出结果。

　　结论爪极发电机是一种特殊的同步发电机，由于组成简单，制造成本低，因而广泛应用于康明斯、航天等国民经济重要领域。爪极发电机的参数优化是一个高度非线性、多参数的复杂的优化问题，优化计算成本很高，寻求高效优化算法对爪极发电机数据优化具有很重要的意义。

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