Resumen

Los métodos tradicionales de diagnóstico de fallos en rodamientos detectan las frecuencias características de defecto en el espectro de potencia de la envolvente de la señal de vibración. Estas frecuencias de defecto dependen de la velocidad del eje, que es inherentemente no estacionaria. El análisis de señales de vibración en tiempo-frecuencia y en subbandas se ha utilizado para abordar las variaciones aleatorias en la velocidad, mientras que las variaciones de diseño requieren volver a entrenar una nueva instancia del clasificador para cada velocidad de operación. Este artículo presenta un enfoque automatizado para el diagnóstico de fallos en rodamientos basado en el análisis 2D de señales de aceleración de vibración bajo condiciones de velocidad variable. Las imágenes creadas a partir de las señales de vibración muestran texturas únicas para cada fallo, las cuales muestran una variación mínima con la velocidad del eje. El análisis de microtexturas de estas imágenes se utiliza para generar firmas de fallos distintivas para cada tipo de fallo, las cuales pueden utiliz

• Materias:Degradación acelerada Fatiga estructural Proceso de compresión Metodología de detección Movimiento caótico
• Subjects:Accelerated degradation Structural fatigue Compression process Detection methodology Chaotic motion
• Palabras claves:Diagnóstico de fallas; Rodamientos; Señales de vibración; Velocidad del eje; Firmas de falla; Clasificador
• Keywords:Fault diagnosis; Bearings; Vibration signals; Shaft speed; Fault signatures; Classifier