基于SSA-BP的RV减速器传动误差预测
Transmission Error Prediction of RV Reducer based on SSA-BP
- 机械传动 2022年46卷第5期 页码：149-154
- 作者机构：
1.南京理工大学 机械工程学院， 江苏 南京 210094
2.南京南传智能技术有限公司， 江苏 南京 210000
- 作者简介：
孙厚振（1997— ），男，江苏徐州人，硕士；研究方向为工业工程。
- 基金信息：
DOI：10.16578/j.issn.1004.2539.2022.05.022
中图分类号：
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孙厚振,袁红兵,余斌.基于SSA-BP的RV减速器传动误差预测[J].机械传动,2022,46(05):149-154.
Sun Houzhen,Yuan Hongbing,Yu Bin.Transmission Error Prediction of RV Reducer based on SSA-BP[J].Journal of Mechanical Transmission,2022,46(05):149-154.
孙厚振,袁红兵,余斌.基于SSA-BP的RV减速器传动误差预测[J].机械传动,2022,46(05):149-154. DOI： 10.16578/j.issn.1004.2539.2022.05.022.
Sun Houzhen,Yuan Hongbing,Yu Bin.Transmission Error Prediction of RV Reducer based on SSA-BP[J].Journal of Mechanical Transmission,2022,46(05):149-154. DOI： 10.16578/j.issn.1004.2539.2022.05.022.
摘要
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。
Abstract
There are many factors affecting the assembly quality of RV （Rotate Vector） reducer， and the assembly quality is unstable. In response to this situation， an optimized BP neural network quality prediction model based on the Sparrow Search Algorithm （SSA） is established. The transmission error of the key performance index of the reducer is used as the output index， and the key size parameters of the assembly parts are selected as the input influencing factors. After data preprocessing， use the quality prediction model to make predictions. The results show that the BP neural network prediction model improved by the Sparrow algorithm has good prediction accuracy， can effectively predict the selected index parameters， and provides help for the selection of parts in the assembly link of the RV reducer.
关键词
RV减速器质量预测BP神经网络麻雀搜索算法
Keywords
RV reducerQuality predictionBP neural networkSparrow search algorithm
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