為實(shí)現(xiàn)變速箱磨損狀態(tài)的有效評(píng)估,提出一種灰靶模型的優(yōu)化方法。傳統(tǒng)灰靶模型中分辨系數(shù)的大小通常根據(jù)人為經(jīng)驗(yàn)確定,缺少客觀性,這將直接影響模型的分辨能力。該方法結(jié)合推土機(jī)變速箱磨損實(shí)例,提取鐵譜分析和光譜分析雙因素參數(shù),構(gòu)建適用于變速箱磨損狀態(tài)評(píng)估的灰靶模型;然后基于非線性方式改進(jìn)的粒子群算法對(duì)模型的分辨系數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,得到優(yōu)化后的灰靶模型。最后,通過與傳統(tǒng)灰靶模型實(shí)例進(jìn)行對(duì)比分析,驗(yàn)證了該優(yōu)化方法對(duì)實(shí)現(xiàn)變速箱磨損狀態(tài)評(píng)估的可靠性。

【文章頁數(shù)】：8 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 理論背景
2 基于灰靶理論的變速箱磨損狀態(tài)評(píng)估模型
    2.1 根據(jù)推土機(jī)變速箱磨損實(shí)例構(gòu)建灰靶模型
        2.1.1 輸入狀態(tài)參數(shù)的選擇與量化
        2.1.2 建立標(biāo)準(zhǔn)故障模式
        2.1.3 計(jì)算靶心系數(shù)矩陣
    2.2 基于改進(jìn)的粒子群算法優(yōu)化灰靶模型的分辨系數(shù)
        2.2.1 粒子群算法的改進(jìn)
        2.2.2適應(yīng)度函數(shù)的選擇
        2.2.3 改進(jìn)的粒子群算法迭代結(jié)果及對(duì)比分析
3 實(shí)例分析及對(duì)比驗(yàn)證
    3.1 實(shí)例分析
    3.2 與傳統(tǒng)灰靶模型對(duì)比分析
4 結(jié)束語



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