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肇庆高空车路灯车云梯车出租公司
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| 发布时间：
2015/4/26 14:11:00 |
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电 话： |
86-020-28745187 |
| 传 真： |
86-- |
| 手 机： |
13978465179 |
| 邮 编： |
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| 地 址： |
佛山市禅城区绿景二路207 |
| 网 址： |
http://yexiaochao1985.cn.vooec.com |
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| 公司名称：佛山市广业务机械设备公司 |
| 联 系 人：刘生 先生 经理 |
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肇庆以信取威以理服人的高空车路灯车云梯车出租公司 136 0000 1358 肇庆总公司 138 234 23455 肇庆高空车，肇庆高空车出租，肇庆高空车租赁，肇庆云梯车，肇庆云梯车出租，肇庆云梯车租赁，肇庆路灯车，肇庆路灯车出租，肇庆路灯车租赁， 高空车综合传动装置的磨损问题随着高空车技术的发展．其传动装置由以往的单纯机械传动系统转变为由机械传动、液力传动、液压传动和其他动力驱动方式以及传感器检测、计算机控制等诸多子系统构成的机电液一体化的复杂传动系统车辆传动装置也由以往的单纯传递动力转变为集液力变矩器、变速机构、转向机构和制动机构系统于一体的综合传动装置综合传动装置传递功率密度的增大．使得各摩擦副磨损加剧，进而影响其传动效率和使用寿命。根据综合传动装置摩擦副磨损机理．可以将其磨损主要划分为四种类型．磨粒磨损两个接触面之间由于坚硬的凸起或微粒造成摩擦过程中面材料的移动和脱落称为磨料磨损。它是一种最常见也最严重的磨损形式磨料磨损的机理是比较简单的．实际上就是磨粒的犁沟作业．即微观切削过程不同的磨料磨损工况会产生不同类型的切屑状颗粒．综合传动装置磨合过程油液中存在有粗大并有褶皱的二体磨料磨损颗粒和细长状钢质三体磨料磨损颗粒疲劳磨损疲劳磨损一般发生在润滑条件较好的闭式机械系统中，综合传动装置一轴、二轴、三轴、输入轴和轴承零件磨损多属于疲劳磨损失效形式齿面点蚀是工作齿面在接触应力的长期反复作用下．其面金属小块疲劳脱落的一种齿面失效形式。在滚滑运动中，接触面在相对滑动时引起初始裂纹．当两齿面相互滚动时．接触面上的裂纹将因润滑油被挤入裂缝中而使裂纹逐渐扩高空车展，当裂纹扩展到一定程度时。即形成小块剥落，这就是点蚀综合传动装置螺旋伞齿轮长期在重载工况下工作，齿面上很容易形成点蚀。在交变载荷作用下，滚动轴承滚动体或滚到面容易发生疲劳剥落或脱皮腐蚀磨损在综合传动装置各轴承滚动体和滚道的接触处以及与轴的紧固连接处．会发生锈蚀和磨损小坑现象．这种磨损现象属于“微动磨损”．也叫摩擦锈蚀或假形布氏效应．其形成犹如布氏硬度剂的压头在金属面所生成的压痕．所不同的是其凹坑呈现出灰暗、粗糙的形态．而不像真正的布氏压痕那么光洁综合传动装置的微动磨损更多的是发生在轴承外圈与轴承座或内圈与轴颈的配合处。灰色神经网络模型所谓灰色神经网络就是将灰色系统方法与神经网络方法有机地结合起来．对复杂的不确定性问题进行求解所建立的模型本文将灰色预测模型与神经网络相结合组成串联型灰色神经网络串联型灰色神经网络模型串联型灰色神经网络模型不但能充分发挥灰色模型和神经网络的优点．而且在模型建立上也比较简单。对于串联型灰色神经网络模型．原始数据输入灰色模型得到预测结果．将预测结果输入训练好的神经网络就得到最终的组合预测结果其中。神经网络的训练样本为原始数据及其灰色预测值。考虑到综合传动装置油液分析数据的特殊性．本文所建灰色神经网络模型工作流程如图图中．灰色预测模型采用适合综合传动装置油液分析数据的非等间距GM(．)模型。拟合数据序列P与原始数据序列T做为神经网络的输入和输出样本，数据归一化处理采用以下所述的方法，数据还原同样为、的逆过程将非等间距模型预测的下一时刻预测值输入训练好的BP神经网络即可得到最终的预测值。模型精度判断油样原始数据拟合数据残差．应用灰色神经网络模型完全可以达到拟合精度要求，因此，可以对磨损量进行预测。下面就采用上述模型对后续试验磨损量进行预测，所得结果与原始数据比较如。高空车A的原始数据与预测结果比较行驶里程实际采样浓度预测浓度相从以上结果可以看出．时序拟合型非等间距灰色模型与神经网络模型组合后的预测模型．预测误差小．能达到较高的预测精度为了进一步说明灰色神经网络模型预测的准确性．下面对另一台高空车B的综合传动装置试验数据进行磨损量预测．原始数据如。高空车B的综合传动装置道路试验数据油样行驶里程．预测km处的Fe元素浓度值，并在运行到km时实际进行采样，得到了如的实际采样结果和预测结果。高空车B的原始数据与预测结果比较行驶里程实际采样浓度预测浓度相对结果明．时序拟合型灰色神经网络模型预测误差小，预测准确度高。得到良好的预测值之后，就可以判断综合传动装置主要部件磨损状况的发展趋势，从而为故障预测提供了参考依据。对综合传动装置磨损元素浓度的预测是针对油液分析数据。而在实际的数据采样过程中．往往存在不确定的干扰因素．使所得数据不够准确。为了更好地掌握真实的数据规律．需要在应用预测方法前对原始数据进行处理．因此．为了减小预测误差．数据预先处理方面的工作还有待进一步研究。
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