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R37减速机活齿传动原理。R系列减速机活齒少齒差傳動(简称活齿传动)，它是种利用活动的轮齿(活齿)传递两同轴之间回转运动和动力的机械传动。活齿传动的类型有：摆动活传动、推杆活齿传动、滚珠活齿传动、移动活齿传动、套筒活齿传动等。活齿传动初的结构型式是在 20 纪 30 年代由人提出的，到 40 年代他们把活齿传动技术应用到汽车转向机构中。50 年代，苏联学者对活齿传动的种形式“柱塞传动”进行了理论研究，提出了它的运动学和力的计算方法。我对活齿传动的研究起步较晚。从70 年代起，我的斜齒輪減速機科技工作者纔開始注意外活齒傳動的發展，经过十几年的开拓，在理论研究和产品开发方面都取得不少成绩，先后推出了多种专利技术：斜齿轮减速机变速传动轴承、密切圆活齿传动、摆动活齿减速机、R系列减速机、套筒活齿减速机等。有以R系列减速机为主要研究代表的推杆活齿传动机构，以斜齿轮减速机为主要研究代表的变速传动轴承，以斜齿轮减速机研究的套筒活齿传动机构，以斜齿轮同軸減速機爲研究代表的擺動活齒傳動機構。
斜齿轮减速机神经网络作为种自适应的模式识别技术，并不需要预先给出有关模式的经验知识和判别函数，它通过自身的学习机制自动形成所要求的决策区域。网络的特性由其拓扑结构、神经元特性、学习和训练规则所决定。它可以充分利用状态信息，对R系列减速机来自于不同状态的信息逐进行训练而获得某种映射关系。而且网络可以连续学习，如果斜齒輪減速馬達環境發生改變，这种映射关系还可以自适应地进行调整。因此，神经网络由于自身的特性，在故障模式识别领域中有着越来越广泛的应用。下面以单隐层 BP 网络为例，介绍基于神经网络的故障诊断的方法和特点。其中，网络的输入结点对应着故障征兆，输出结点对应着故障原因。先斜齿轮减速机利用组故障样本对网络进行训练，以确定R系列减速机网络的结构(中间层的传递函数和神经元数目)和参数(神经元之间的连接权值和阈值)。网络训练完毕后，故障的模式分类就是根据给定的组征兆，实现征兆集到故障集之间的非线性映射的过程。其中，网络的输入结点对应着故障征兆，输出结点对应着故障原因。先斜齿轮減速馬達利用組故障樣本對網絡進行訓練，以确定R系列减速机网络的结构(中间层的传递函数和神经元数目)和参数(神经元之间的连接权值和阈值)。网络训练完毕后，故障的模式分类就是根据给定的组征兆，实现征兆集到故障集之间的非线性映射的过程。http://www.thschina.com/Products/r37jiansuji.html