联轴器齿轮箱作为风力发电机的关键部件，针对风力发电机联轴器齿轮箱故障诊断的研究一直是是 学者研究热点，按照故障诊断的研究方法大致可分为是基于数学模型的方法和基于人工 的方法的两种方法。膜片联轴器生产厂家
基于数学模型的方法又大致可分为基于故障信号处理的方法和基于过程参数估计的方法两种，并取得了 的研究成果。随着社会的进步和科技的发展，人工 技术已成功应用于社会的各行业中， 化诊断也将成为诊断领域的发展方向，人工 诊断方法主要包括专家系统诊断、模糊数学、人工神经网络等 化诊断方法。人工神经网络以其 的容错、联想、记忆、推测、自适应等性能，现已被成功应用到许多学科中，在联轴器齿轮箱故障诊断与预警方面也有大量研究成果。回声状态网络(EchoStateNetwork，ESN)是Jaeger提出的一种新型递归神经网络，其思想源于流体状态机(LiquidStateMachine，LSM)，其 之处在于采用随机稀疏连接的神经元组成的动态储备池(DynamicReservoir，DR)，用于对输入进行高维、非线性的表示。和传统的神经网络相比，回声状态网络的稳定性 好，网络输出权值的确定是 且是全局 优的，克服了传统神经网络局部 小问题，并简化了网络训练过程。在时间序列预测方面表现出较好的性能，被成功应用于移动通信话务量的预测、高炉煤气发生量的预测和风电功率的预测等领域。若将回声状态网络的预测性能成功应用到机械设备运行状态的趋势预测中，将实现对机械设备故障的早期预警，具有重大意义。
泊头瑞锋机械公司是 从事机械传动和机械密封研究、生产的企业。我厂已有开发研制各类联轴器的多年 历史，经验丰富，具有研发高新精产品和批量生产的优越条件及强大优势，能满足用户的各种需求。欢迎您的来电垂询：15130811866（24小时服务热线）
上一篇:联轴器联接两轴的相对位移
下一篇:梅花联轴器安装及装置