基于SSA-BP的RV减速器传动误差预测

RV(Rotate Vector)减速器装配质量的影响因素众多,装配质量不稳定。针对此情况,建立了基于麻雀搜索算法(Sparrow search algorithm,SSA)优化的BP神经网络质量预测模型,以减速器的关键性能指标--传动误差作为输出指标,选取减速器零部件的关键尺寸参数作为影响因素输入,经过数据预处理后建立质量预测模型进行误差预测。结果表明,经过麻雀搜索算法改进后的BP神经网络预测模型具有良好的预测精度,为RV减速器装配环节的零件选配工作提供了帮助。

应用于RV减速机的三唇结构骨架油封的设计及验证

旋转矢量(Rotary Vector,RV)减速机在长期恶劣的工况下运行时,内部因各零部件的磨损会产生较多细小铁粉,部分铁粉随着油脂在减速机内部循环后容易堆积在骨架油封的密封唇口处,从而加剧油封密封唇口处的磨损,最终导致设备漏油。针对这一问题,设计适配RV减速机的三唇结构骨架油封来代替原来的双唇结构的骨架油封,以延长油封及减速机的使用时长,最后通过对比试验验证三唇结构骨架油封的密封性能。