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pso算法的改进

　　pso算法：粒子群优化算法是由eberhart博士和 kennedy博士发明的一种进化算法，其源于对鸟群捕食行为的研究。在 pso 算法中，将所要优化问题的解都认为是搜索空间的一只小鸟，并抽象为一个微小的粒子，延伸至n维空间。在n维空间中的每一个粒子描述为一个相对应的矢量，粒子在空间中的飞行速度也描述为一个相对应的矢量。pso 算法本质上是一种迭代优化的算法，利用迭代来寻找优值。

　　在 pso 算法运算时，首先初始化一群随机粒子，然后所有的粒子会跟随当前优粒子在 n 维空间中搜索，直至找到优解。若在 n 维空间中第i个粒子的速度为vi =(vi，埃莫克生产厂家，1，vi，2，…，vi，n )，位置为 xi =(xi，1，xi，2，…，xi，n )，则在迭代过程中，粒子会---个体极值pi =(pi，1，pi，2，…， pi，n)和全局优解 pg 来更新自己。即，粒子将以式(4)更新自己的速度和位置：　　式中：ω为惯性---；c1，c2为正的学习因子；r1，r2为随机数，且r1，r2∈rand(1)。

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3 000 kw 行星齿轮减速器运行状态分析关键技术

　　3 000 kw 减速器配套的刮板输送机能力达到 1 500 万 t/a 以上，埃莫克液胀，应用在千万吨级以上智能化开采的大型高产矿井，对减速器的---性要求非常高，减速器要基本实现数字化，减速器的健康管理系统实时对减速器的运行状态进行预判，其关键功能是根据运行参数的变化情况对减速器可能出现的故障提前进行预判和数据上传，通过及时控制、调整刮板输送机运行状态对减速器进行保护，避免故障发生。因此提取减速器哪些运行数据、如何准确预判故障是减速器健康管理系统的技术。

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