彈性齒式聯(lián)軸器廠家對(duì)風(fēng)機(jī)齒輪箱故障診斷預(yù)防

泊頭市合盛彈性齒式聯(lián)軸器廠家對(duì)風(fēng)機(jī)齒輪箱故障診斷預(yù)防——聯(lián)軸器齒輪箱作為風(fēng)力發(fā)電機(jī)的關(guān)鍵部件，針對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)聯(lián)軸器齒輪箱故障診斷的研究一直是是國內(nèi)外學(xué)者研究熱點(diǎn)，按照故障診斷的研究方法大致可分為是基于數(shù)學(xué)模型的方法和基于人工智能的方法的兩種方法，故障信號(hào)處理的方法和基于過程參數(shù)估計(jì)的方法兩種。

　隨著社會(huì)的進(jìn)步和科技的發(fā)展，人工智能技術(shù)已成功應(yīng)用于社會(huì)的各行業(yè)中，智能化診斷也將成為診斷領(lǐng)域的發(fā)展方向，（一）人工智能診斷方法主要包括專家系統(tǒng)診斷、模糊數(shù)學(xué)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等智能化診斷方法。（二）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其 的容錯(cuò)、聯(lián)想、記憶、推測(cè)、自適應(yīng)等性能，現(xiàn)已被成功應(yīng)用到許多學(xué)科中，在聯(lián)軸器齒輪箱故障診斷與預(yù)警方面也有大量研究成果。（三）回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)(EchoStateNetwork，ESN)是Jaeger提出的一種新型遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其思想源于流體狀態(tài)機(jī)(LiquidStateMachine，LSM)，其之處在于采用隨機(jī)稀疏連接的神經(jīng)元組成的動(dòng)態(tài)儲(chǔ)備池(DynamicReservoir，DR)，用于對(duì)輸入進(jìn)行高維、非線性的表示。（四）和傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性 好，網(wǎng)絡(luò)輸出權(quán)值的確定是 優(yōu)的，克服了傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)局部 小問題，并簡(jiǎn)化了網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程。在時(shí)間序列預(yù)測(cè)方面表現(xiàn)出較好的性能，被成功應(yīng)用于移動(dòng)通信話務(wù)量的預(yù)測(cè)、高爐煤氣發(fā)生量的預(yù)測(cè)和風(fēng)電功率的預(yù)測(cè)等領(lǐng)域。若將回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)性能成功應(yīng)用到機(jī)械設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的趨勢(shì)預(yù)測(cè)中，將實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)械設(shè)備故障的早期預(yù)警，具有重大意義。

及以上幾點(diǎn)是合盛傳動(dòng)機(jī)械對(duì)風(fēng)機(jī)聯(lián)軸器齒輪箱的故障診斷預(yù)防。此資料由合盛傳動(dòng)機(jī)械整理提供。

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