Resumen

Los análisis de vibraciones y acústicos contribuyen activamente al diagnóstico no destructivo y no invasivo de fallos en máquinas rotativas en fases tempranas. Sin embargo, la señal acústica se utiliza menos debido a su vulnerabilidad a las interferencias externas, lo que dificulta un análisis eficiente y robusto para la monitorización de estado (CM). Este trabajo presenta una metodología novedosa para caracterizar diferentes firmas de fallo de máquinas rotativas utilizando señales acústicas o de vibración. En primer lugar, la señal se descompone en varios componentes espectrales de banda estrecha aplicando diferentes métodos de bancos de filtros, como la descomposición empírica de modos, la transformada de paquetes de ondas y el filtrado basado en Fourier. En segundo lugar, se construye un conjunto de características utilizando una medida de similitud propuesta denominada índice de densidad espectral acumulativa y se utiliza para estimar la dependencia estadística mutua entre cada componente de banda estrecha y la señal bruta. Por último, se lleva a cabo un esquema de clasificación para distinguir los distintos tipos de fallos. La metodología se prueba en dos experimentos de laboratorio, que incluyen la degradación de álabes de turbina y fallos en rodamientos. La robustez de nuestro enfoque se valida contaminando la señal con varios niveles de ruido gaussiano blanco aditivo, obteniendo resultados de alto rendimiento que hacen comparable el uso de medidas de vibración, acústicas y vibroacústicas en diferentes aplicaciones. Como resultado, la detección de fallos propuesta, basada en características de similitud de bancos de filtros, es una metodología prometedora para implementar en CM de maquinaria rotativa, incluso utilizando medidas con baja relación señal-ruido.

• Materias:Análisis Matemático Matemáticas Algebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis mathematics Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:Vibraciones; análisis acústico; diagnóstico de averías; máquinas rotativas; control del estado; descomposición de señales.
• Keywords:Vibration; acoustic analysis; fault diagnostics; rotating machines; condition monitoring; signal decomposition