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龙图腾网恭喜哈尔滨工业大学申请的专利基于遗传算法的大型高速回转装备误差分离优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN111125844B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2024-11-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：201911367201.4，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权基于遗传算法的大型高速回转装备误差分离优化方法是由孙传智;刘永猛;谭久彬;王晓明;余镇江设计研发完成，并于2019-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于遗传算法的大型高速回转装备误差分离优化方法在说明书摘要公布了：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。

本发明授权基于遗传算法的大型高速回转装备误差分离优化方法在权利要求书中公布了：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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