Resumen

La seal de vibracin en bruto contiene una gran cantidad de informacin que representa las condiciones de salud del equipo mecnico. Sin embargo, en condiciones de trabajo, las seales de respuesta de vibracin de los componentes defectuosos suelen caracterizarse por la presencia de diferentes tipos de impulsos, y las caractersticas de los fallos correspondientes siempre estn inmersas en fuertes ruidos. Por lo tanto, la eliminacin de ruido de la seal es una de las tareas ms importantes en la deteccin de fallos en componentes mecnicos. Como tcnica de procesamiento de seales de tiempo-frecuencia sin el apoyo de la teora estrictamente matemtica, la descomposicin emprica de modos (EMD) se ha aplicado ampliamente para detectar fallos en sistemas mecnicos. La regresin kernel (KR) es una conocida herramienta matemtica no paramtrica para construir un modelo de prediccin con un buen rendimiento. Inspirado en la idea bsica de EMD, se propone un nuevo mtodo de descomposicin residual de regresin kernel (KRRD). Se emplea el mtodo no paramtrico NadarayaWatson KR y un criterio de desviacin estndar (SD) para generar un marco profundo en cascada que incluye una serie de trminos de alta frecuencia denotados por seales residuales y un trmino final de baja frecuencia representado por la seal de regresin kernel. A continuacin, se aplica la tcnica de umbralizacin suave a cada seal residual para suprimir los ruidos. Para ilustrar la viabilidad y el rendimiento del mtodo KRRD, se lleva a cabo una simulacin numrica y los rodamientos de elementos rodantes defectuosos de conocidos datos de acceso abierto, as como las investigaciones experimentales del simulador de maquinaria. Los resultados de la deteccin de fallos muestran que el mtodo propuesto permite reconocer fallos en sistemas mecnicos. Se espera que el mtodo KRRD tenga una perspectiva de aplicacin similar a la de EMD.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:Señal de vibración; Detección de fallos; Componentes mecánicos; Regresión kernel; Eliminación de ruido de la señal; Descomposición modal empírica
• Keywords:Vibration signal; Fault detection; Mechanical components; Kernel regression; Signal denoising; Empirical mode decomposition