胀胎夹具加工厂家询问报价 百分百夹具求真务实酒托是什么

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3 000 kW 行星齿轮减速器运行状态分析

减速器运行状态分析主要基础是减速器可能发生的各种故障，减速器故障从已使用减速器外部信息反馈中分析总结，进一步分析减速器各种故障与减速器各运行参数的相关性，确定减速器运行参数 采集点和采集方法，建立各系列减速器运行数据曲线，并通过大数据进行优化，获得各系列减速器数据正常运行的区间。数据采集点采集还要考虑刮板输送机智能控制所需要的数据，为配套刮板输送机智能控制提供数据支撑。同时通过经验值和大数据互为补充的模式进行分析这一思路开展减速器运行状态分析系统的研究。

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齿距偏差、基节偏差以及啮合角偏差

这些偏差都能加大轮齿啮合过程中的刚度变化。由齿距偏差激起的震动是伴随着齿轮啮合频率而产生的，相互啮合的轮齿齿距偏差彼此之间或相互增强或相互抵消。对产生噪声起决定性作用的是各单项误差的综合作用。基节偏差既反映齿廓倾斜偏差ΔfHα(齿形角误差)，又反映了齿距偏差Δfpt。当主动轮为标准渐开线，被动轮有正基节偏差Δfpb时，齿轮进入啮合时会发生冲击;相反，当被动轮有负基节偏差时，它不再在齿顶进入啮合，而是在齿轮齿廓中部的某一点进入啮合，这种情况啮入冲击要比有正基节偏差时啮入冲击要小。

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PSO算法的改进：传统的 PSO 算法虽然具有较好的优化性能，但是其在迭代过程中容易陷入早熟和局部优。因此为了提高 PSO 算法的性能，本文提出了以下方法对其进行改进：

(1)权重系数的改进

权重系数直接影响了粒子对当前速度的继承量、粒子探索能力和开发能力的均衡性。为了克服传统权重系数线性递减无法找到优点而陷入局部优的缺点，本文采用随机权重法。首先，若在算法初期粒子接近好的点，随机权重法将产生较小的权重值 ，提高算法的收敛速度;若算法在初期无法找到好的点，随机权重法可使得算法跳出局部优。具体公式如下：　　式中，N(0，1)为服从标准正态分布的随机数；rand (0，1)为0至1之间的随机数。

通过式(5)可以发现，将权重系数设定为服从正态随机分布的随机数，这样使得 PSO 算法在初期如果粒子接近好的点，将具有较小的权重值，提高算法的收敛速度;如果在初期PSO 算法未能找到好的点，则可使算法轻松的跳出局部优。

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为了能更加直观的观察算法的运行过程，图3给出了三种算法某次运行时的情况对比。从图中可以看出传统PSO 算法很快就陷入了局部优、遗传算法虽然在开始阶段可以跳出局部优，但是其收敛能力比其他两种算法差，本文提出的改进PSO算法虽然收敛速度较慢，但具有较小的适应度值。进一步表明，本文提出的随机权重法和非线性变化学习因子，使算法具有较好的全局搜索能力和 局部搜索能力，能跳出局部优化，寻找到真正的优解，提高了算法的运行效率。

提出的改进PSO算法获得的测量路径明显短于其他算法，且运行时间较短。因此，本文提出的方法可以有效降低螺旋锥齿轮齿面测量成本、提高测量效率，为螺旋锥齿轮齿面测量路径优化提供有效的参考借鉴。

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