Resumen

En este artículo se propone un método de resonancia estocástica adaptativa y descomposición analítica de modos-descomposición empírica de modos en conjunto (AMD-EEMD) para el diagnóstico de fallas en maquinaria rotativa. En primer lugar, el sistema de resonancia estocástica se optimiza mediante la optimización por enjambre de partículas (PSO), y se obtienen los mejores parámetros de estructura. Luego, la señal con ruido se introduce en el sistema de resonancia estocástica para el filtrado y mejora de la señal. En segundo lugar, la señal de salida del sistema de resonancia estocástica se extrae mediante el método de descomposición en modos analíticos (AMD). Finalmente, la señal se descompone mediante el método de descomposición empírica de modos en conjunto (EEMD). Los resultados de la simulación muestran que el sistema de resonancia estocástica óptimo puede mejorar efectivamente la relación señal-ruido, y el número de componentes efectivas de la descomposición EEM

• 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:Adaptativo; Resonancia estocástica; Diagnóstico de fallas; Maquinaria rotativa; Optimización de enjambre de partículas; Descomposición empírica de modos en conjunto
• Keywords:Adaptive; Stochastic resonance; Fault diagnosis; Rotating machinery; Particle swarm optimization; Ensemble empirical mode decomposition