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近 20 a 来国内煤矿井下工作面用刮板输送机技术快速发展,设备运输能力得到很大的提高,从 2000 年的输送能力 500 万 t/a 提高到现在的 2 000 万 t/a, 刮板输送机单机功率从 525 kW 增大到 3 000 kW,由减速器功率的增大、安装空间的限制、减速器参数要求以及可靠性的要求等造成其设计难度增大,需要解决减速器高速轴轴承承载能力和转速不足、低速级行星传动部件强度不足、井下封闭空间紧凑型减速器散热困难等技术难题。
随着近年来矿山智能化开采技术的不断发展,刮板输送机智能控制技术得到快速发展,减速器做为刮板输送机的传动部件,运行状态的数字化和故障预判以及故障分析等技术水平直接影响了刮板输送机的智能化。
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在PSO 算法中,除了权重系数之外,学习因子对 PSO 算法的性能同样也具有重要的影响。对于 PSO 算法,在算法初期较大的c1 和较小的c2,能使其具有更好的全局搜索能力,河源涨态芯轴,可较大范围的寻找解;在算法后期较大的 c2 和较小的c1,涨态芯轴液胀,能使其具有更好的局部搜索能力。因此,为了提高综合 PSO 算法的全局搜索能力和局部搜索能力,本文采用非线性变化方法对学习因子进行改进,具体如式(6)所示: 式中,Tmax为迭代数,t为当前迭代数。
通过式(6)可以发现,随着迭代数t的增加,使得在算法初期具有较大的c1 和较小的c2,在算法后期具有较大的c2 和较小的c1。因此,综合了PSO算法的全局搜索能力和局部搜索能力,提高了算法的运行效率。
改进 PSO算法的流程:
Step1:设置 PSO 算法的相关参数(种群大小、迭代数,随机权重平局值的值和小值,随机权重方差),随机初始化种群中各粒子的位置和速度;
Step2:计算各个粒子的适应度值,保存各个粒子的当前位置和适应值,并比较所有的粒子的适应值,将的赋值于Pg;
Step3:利用式(4)更新粒子的速度和位置;
Step4:利用式(5)和式(6)更新权重和学习因子;
Step5:将各个粒子的适应值和好的位置进行比较,如果粒子的适应值较好,则将其视为当前的好位置,并且将当前的Pi 和Pg 进行更新;
Step6:判断是否满足算法停止条件。若满足,算法停止,输出终结果;否则算法跳转至Step2。
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刮板输送机用大功率行星齿轮减速器工况条件分析
目前刮板输送机配套的减速器功率已达到 3 000 kW,涨态芯轴生产厂家,而刮板输送机槽宽只有 1 400 mm,与配套 1 600 kW 减速器的刮板输送机槽宽一样,配置链条只从原来的 φ52 mm 增加到 φ60 mm。为保证机头、机尾处采煤机截煤的量,机头、机尾中心高不足 100 mm,3 000 kW 减速器的高度相对 1 600 kW 增加只有 100 mm 左右,减速器安装空间非常小,要求结构非常紧凑,散热困难,主要通过内置冷却水循环冷却。
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