Resumen

Los métodos de diagnóstico efectivos y eficientes son altamente demandados para mejorar la fiabilidad del sistema. En comparación con los métodos convencionales de diagnóstico de fallas que siguen un enfoque directo (por ejemplo, extracción de características, selección de características y fusión, y luego diagnóstico de fallas), este artículo presenta un nuevo método de minería de reglas de asociación que proporciona un enfoque inverso descubriendo la relación subyacente entre defectos etiquetados y características extraídas para el análisis de fallas en rodamientos. En lugar de dividir uniformemente los métodos utilizados en la minería de reglas de asociación tradicional, en este estudio se presenta un nuevo enfoque de minería de reglas de asociación basado en el método de discretización de probabilidad igualada. Primero, una serie de características extraídas de datos de señal se discretizan siguiendo la guía de distribución de probabilidad igualada de los datos para evitar una concentración excesiva o descentralizada de los datos. Luego, se explota la matriz de datos compuesta

• Materias:Emisión acústica Campo de tensión Onda de sismo Diagnóstico de fallas
• Subjects:Acoustic emission Strain field Seismic wave Fault diagnosis
• Palabras claves:Métodos de diagnóstico; Minería de reglas de asociación; Análisis de fallas; Método de discretización de igual probabilidad; Selección de características; Identificación de defectos
• Keywords:Diagnosis methods; Association rule mining; Fault analysis; Equal probability discretization method; Feature selection; Defect identification