Resumen

Se propone una nueva metodología para el diagnóstico de fallas en rodamientos en un entorno de ruido de fondo intenso, basada en la selección de funciones modales intrínsecas (IMFs) sensibles mediante la descomposición empírica en modos de ensamble (EEMD) y la resonancia estocástica adaptativa. La señal original de vibración se descompone en un grupo de IMFs y un componente de tendencia residual mediante EEMD. Al construir un espectro de diferencia de índice de curtosis ponderada (WKIDS) para seleccionar de manera adaptativa las IMFs sensibles, este método puede superar las deficiencias de los métodos existentes como la elección subjetiva o la necesidad de determinar un umbral utilizando el coeficiente de correlación. Para reducir aún más el ruido y mejorar las características débiles, se emplea la resonancia estocástica adaptativa para amplificar cada IMF sensible. Luego, se utiliza el promedio de ensamble para eliminar el ruido estocástico. Se realizan simulaciones y experimentos con rodamientos de elementos rod

• 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:Metodología; Diagnóstico de fallas; Rodamiento rodante; Ruido de fondo; Funciones de modo intrínseco; Descomposición empírica de modo de conjunto
• Keywords:Methodology; Fault diagnosis; Rolling bearing; Background noise; Intrinsic mode functions; Ensemble empirical mode decomposition