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申请/专利权人：哈尔滨工业大学

摘要：本发明提出了基于遗传算法的大型高速回转装备误差分离优化方法，步骤一、建立优化传感器安装角度优化目标函数；步骤二、根据优化目标函数建立遗传算法的适应度函数；步骤三、设定各个参数的约束条件；步骤四、利用遗传算法对传感器S2和传感器S3相对于传感器S1的安装角度α和β进行寻优；步骤五、根据寻优结果对最优安装角度对应的叶片编号进行确定。本发明根据遗传算法优化得到的叶片编号安装三个传感器，对叶尖间隙数据进行测量并进行误差分离，可有效避免误差分离过程中的谐波抑制现象，提高误差分离精度。

主权项：1.基于遗传算法的大型高速回转装备误差分离优化方法，其特征在于，所述优化方法包括以下步骤：步骤一、建立优化传感器安装角度优化目标函数，在步骤一中，具体地，三传感器单转位法中，ωn被定义为谐波加权函数，简称权函数： ωn的值取决于传感器S2和传感器S3相对于传感器S1的安装角度和以及谐波阶次n，其中，B'和B”为最佳安装角度对应的转子片编号，优化目标函数可表示为： 步骤二、根据优化目标函数建立遗传算法的适应度函数，具体地，利用极大熵函数法对所述优化目标函数进行等价变换得： 其中，g＝109，α和β分别为传感器S2和传感器S3相对于传感器S1的安装角度，n为谐波阶次，进一步等价变换得到遗传算法所需的适应度公式： 步骤三、设定各个参数的约束条件；步骤四、利用遗传算法对传感器S2和传感器S3相对于传感器S1的安装角度α和β进行寻优；在步骤四中，具体地，所述寻优过程包括以下步骤：步骤四一、随机产生初始种群；步骤四二、设定约束条件α+15°≤β，15°≤α且β≤345°，将不满足约束条件的个体从种群中去除；步骤四三、设定适应度函数： 步骤四四、对种群中各个个体的适应度进行计算；步骤四五、基于计算得出的适应度执行选择操作，随后进行交叉、变异操作，产生新的种群；步骤四六、判断是否达到最大迭代次数，如达到最大迭代次数，寻优终止；步骤四七、如果未达到最大迭代次数，则重复执行步骤四二至步骤四六，直至达到最大迭代次数，寻优终止；步骤四八、利用遗传算法对α和β的取值进行寻优，获得传感器S2和传感器S3相对于传感器S1的最佳安装角度；步骤五、根据寻优结果对最优安装角度对应的叶片编号进行确定。

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百度查询： 哈尔滨工业大学 基于遗传算法的大型高速回转装备误差分离优化方法