弹性齿式联轴器厂家对风机齿轮箱故障诊断预防

弹性齿式联轴器厂家对风机齿轮箱故障诊断预防

泊头市合盛弹性齿式联轴器厂家对风机齿轮箱故障诊断预防——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国内外学者研究热点，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智能的方法的两种方法，故障信号处理的方法和基于过程参数估计的方法两种。

　随着社会的进步和科技的发展，人工智能技术已成功应用于社会的各行业中，智能化诊断也将成为诊断领域的发展方向，（一）人工智能诊断方法主要包括专家系统诊断、模糊数学、人工神经网络等智能化诊断方法。（二）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。（三）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。（四）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 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。

  及以上几点是合盛传动机械对风机联轴器齿轮箱的故障诊断预防。此资料由合盛传动机械整理提供。

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