Resumen

El análisis de las señales de fallo de los rodamientos es un medio importante para su diagnóstico. Para eliminar eficazmente el ruido en una señal de avería, se propone un filtro morfológico combinado multiescala adaptativo basado en la teoría de la morfología matemática. Tanto la simulación como los resultados experimentales muestran que el filtro morfológico combinado multiescala adaptativo puede eliminar el ruido más a fondo y retener los detalles de la señal de fallo mejor que el filtro wavelet complejo de doble árbol, el filtro morfológico tradicional, el método de descomposición del valor singular adaptativo (ASVD) y el filtro de Kalman conmutado mejorado (ISKF). El filtro morfológico combinado multiescala adaptativo tiene en cuenta tanto los impulsos positivos como los negativos de la señal; por lo tanto, tiene una gran capacidad de adaptación al ruido complejo del entorno, lo que lo convierte en un nuevo método eficaz para el diagnóstico de fallos en los rodamientos.

• Materias:Cavitación Máquinas eléctricas Propiedades mecánicas Turbina eólica Turbomáquina
• Subjects:Cavitation Electric machines Mechanical properties Wind turbine Turbomachine
• Palabras claves:filtro morfológico, diagnóstico de averías, señal de avería, análisis de señales de avería de rodamientos, método adaptativo de descomposición del valor singular, filtro wavelet complejo, nuevo método eficaz, filtro morfológico tradicional, ruido, filtro kalman
• Keywords:morphological filter, fault diagnosis, fault signal, bearing fault signal analysis, adaptive singular value decomposition method, complex wavelet filter, effective new method, traditional morphological filter, noise, kalman filter