R系列减速机冲程与变速传动原理。如果斜齿轮减速机泵已停止运行很长的一段时间，则必须检查泵内是否还有足够的润滑液，以确保能够可靠的重新进行汲取作业。根据R系列减速机系统的具体情况,必须允许相应的泵空转适当的时间-在热源关机的条件下-直至所泵送的液体的温度降低下来,并且不会导致泵体产生积热的现象。如果该泵会长时间停止运转,则必须将供应管路的截流阀关闭,并将附加的接头也密封好。即使R系列减速机泵处于静止不动的状态并且在真空条件下供应所泵送的液体时，斜齿轮减速机轴封也必须涂上密封液。如果介质会凝固的话，则必须检查泵体内部配件的活动性（例如通过旋转传动轴的方式）。严禁低温泵注入热态介质之后突然启动。泵体的温度必须缓慢升高，以避免因热冲击造成泵卡住的现象。必须将会凝固的介质排空。只能在很低的冲洗压力下，短暂的起动泵以便将管路系统清洗干净。它是通过建立基础零件为父零件，然后在族表中定义各个控制参数柬控制模型的形状及大小。这样，就可以通过改变各个参数的值来控制派生的各种子零件。
斜齿轮减速机变速传动轴承、密切圆活齿传动、摆动活齿轮减速箱、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，以斜齿轮减速机为研究代表的摆动活齿传动机构。斜齿轮减速机神经网络作为一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系列齿轮减速马达来自于不同状态的信息逐一进行训练而获得某种映射关系。而且网络可以连续学习，如果斜齿轮减速机环境发生改变，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。
当前斜齿轮减速机越来越不适合当前油田对长冲程低冲次抽油的要求，而斜齿轮减速马达以其冲程冲次容易调节受到更大的重视的结论。但困扰滚筒式抽油机发展的主要障碍是缺乏可靠而且好用的换向装置，本文以设计滚筒式抽油机的换向装置为出发点，以某一具体油井为例，设计了一款以R系列减速机部件为核心部件的非圆行星齿轮换向装置。该方法具有通用性，对于不同油井均可以按此方法设计。http://www.vemte.com/Products/r37jiansuji.html