浅谈齿轮减速器油的选择

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减速器是输入高转速输出低转速，传递动力转矩的机械装置，它具有结构紧凑、效率高、使用寿命长、传动准确可靠、使用维修方便，机体封闭具有较大刚度的特点，所以用途十分广泛。常用的减速器有圆柱齿轮减速器、锥齿轮减速器、圆锥--圆柱齿轮减速器、蜗杆减速器、蜗杆--齿轮减速器。目前大约有80/，的零件损坏是由于磨擦、磨损引起的，而通过选用合理的润滑油不失为减磨的-种有效方法。

-.齿轮油润滑作用润滑就是在相对运动的两磨擦表面之间加入润滑剂，使磨擦表面之间形成润滑膜，将原来直接接触的干磨擦表面分隔开，变干磨擦为润滑剂分子间的磨擦，达到减少磨擦减低磨损延长机械使用寿命。此外，润滑油还具有冷却、冲洗、保护、密封、防锈、卸荷、减震等作用。

，粘度的选择粘度是齿轮油的 个较为重要的质量指标，齿轮啮合速度是选择粘度的主要指标，润滑油的粘度主要是通过基础油及粘度指数制剂来实现，矿物油型的润滑油包括：石蜡基原油、环烷基原油和中间基原油炼制润滑油，而石蜡原油炼制的润滑油粘温性要优于其他两种，好的粘指剂不仅要求增粘能力高、剪切稳定性好，同时还要具有良好的低温性能和热氧化安定性齿轮油粘度越大防止表面遭受各种损坏保护能力越强，同时他也降低了润滑油对齿表面冲洗作用和吸热冷却效果，另外粘度过大传动阻力增大，齿面温应用技术- I度升高，功率消耗增加。综上所诉，应选用适宜粘度的高档润滑油。对于低速重负荷的大型减速机，应旧能选用粘度大的极压型重负荷型齿轮油。普通工业齿轮油按40"C的运动粘度分为九个牌号：5O号、7O号、9O号、l2O号、15O号、200号、25O号、300-、35O号 适用于工业设备中齿轮、蜗轮副和其他重负荷传动装置的润滑。工业齿轮油中加有抗磨、防锈等多种添加剂，可取代全损系统用油，用于重负荷设备的润滑。

三、齿轮油的润滑系统管理中应注意的问题：I、对于采用冷却器(蒸汽冷却)或冷却盘管(水冷却)冷却减速器润滑系统要注意防止水(汽)泄漏。

2、要避免新油倒入旧油混用，这样做短期效果好但油品使用性能会明显下降，润滑条件变差，导致设备使用寿命缩短。

3、润滑油更换周期：-般新减速器第-次使用时，运转7-14天后需换新油，以后可根据情况3个月到6个月换-次。

4、负荷运转时，对于齿轮减速器其油池温升不得超过35"C，轴承温升不得超过45℃，对于蜗杆减速器不得超过60℃。

选用适合润滑油，对于保证设备润滑，防止润滑故障，延长设备的使用寿命，减少润滑材料消耗，减少设备事故率都有重要意义，为生产正常运行提供可靠保障。

r/。 (X-U k1，2，..，m (3)其中： 表示提取的特征空间；I"/ 表示x在子空间第k轴上的投影 表示该轴上的特征向量； 为特征空间的均值。

2.2.3改进的BP神经网络由于车牌字符识别计算量很大，所以选择三层BP网络。设入层有 m 个节点，输出层有三个节点，隐层有n个节点。 为输入层神经节点的输出， 为隐层的权值。则隐层的第.，个节点的输人为：-∑wiyYid )ildp为系统输出目标值，样本输入输出二次型误差函数为：； 圭 - 肚)2 ㈥二 kl以往对BF算法的改进常是对学习步长进行改进，步长叩的选择相当重要。

如果步长卵越大，则收敛快。但过大会引起收敛的不稳定，反之越小，可以避免振荡，但收敛速度变慢。为解决这-矛盾，本文中提加入加入动量项。即将权值公式改写为：Awu(n)otAwo(n-1)r/fij(n)y，n) (6)其中r/2 -1)y(n-1 ) (7)(n)叩∑ (f )侣在学习过程中加入可变动量项，训练初期实际输出与理论输出差距较大，可使网络权值调整范围大-些 因此可使动量项系数 较大。随着学习过程的进行，实际输出与理论输出的差距变，可使a值减校实际应用中a分阶段取3-q" 。设E为理论输出与实际输出的均方差。则根据E的不同。a可写为如下形式：f口0.8 1 0-4 0.5< ，(9) l口O.1 E 0.5收集200幅车牌图像，采用Matlab软件仿真结果如表l：表1字符识别率表汉字识舅Ij率 字母识别举 数字识具 率g% 8s曩 臻3实验结果分析：本文提出-种哪 申经网络的车牌识别算法，并采用附加动量因子和自适应调节学习速率对BP神经网络进行改进。最后通过仿真对比实验对车牌识别结果进行测试，仿真结果表明，BP神经网络对汉字的识别率稍低，识别率为82。

5%，对数字识别率最高为95%。但是在总体上提高了车牌识别正确率和缩短了车牌识别时间，降低了识别的错误率。

4结束语本文提出基于Gabor波器的特征提娶用PCA方法对Gabor波器提取的特征向量进行降维，有效提高训练速度。最后用已降维的特征训练改进的BP神经网络。通过对网络训练过程参数的调整以及增加可变动量因子等方面进行优化改进。减少了网络学习次数。加快收敛速度。通过对车牌字符识别的仿真实验♂果表明该方法比传统的识别方法识别精度高、速度快，在车牌识别中具有很好的应用前景。