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设备安全是社会公共安全的重要组成部分，现代工业设备日益系统化、复杂化，一旦发生故障，不但对工业生产产生一定的影响，甚至导致人员财产损失。因此，对设备的健康状态进行实时监测和预测，可以有效地及时地预防事故的发生，消除隐患减少损失。本文以设备的健康状态监测与趋势预测为研究目的，研究基于回声状态网络的设备健康状态监测与预测的方法。主要研究内容如下：研究了回声状态网络（EchoStateNetworks，ESN）算法的基本原理及其改进算法，通过数值仿真实验研究了ESN在时间序列预测和时域信号分类方面