Resumen

La fusión de información multisensorial, cuando se aplica al diagnóstico de fallas, amplía el alcance temporal-espacial y la cantidad de información en comparación con lo que podría ser adquirido por un solo sensor, por lo que el objeto de diagnóstico puede ser descrito de manera más completa. Este artículo presenta una metodología de diagnóstico de fallas en maquinaria rotativa utilizando fusión de información multisensorial en la que todas las características se calculan utilizando datos de vibración en el dominio temporal para constituir un vector fusional y se utiliza la máquina de vectores de soporte (SVM) para la clasificación. La efectividad de la metodología presentada se prueba mediante tres estudios de caso: diagnóstico de engranaje defectuoso, rodamiento rodante e identificación de grieta en el rotor. Para cada estudio de caso, se analizan las sensibilidades de las características. Los resultados indican que el factor pico es la característica más sensible en las doce características de dominio temporal para identificar defectos en el engranaje, y la media, amplitud cuadrada, raíz cuadr

• Materias:Interacción dinámica Efectos de amortiguamiento Velocidades críticas Control de vibraciones Amortiguador
• Subjects:Dynamic interaction Damping effects Critical velocities Vibration control Damper
• Palabras claves:Fusión de información multisensorial; Diagnóstico de fallas; Maquinaria rotativa; Datos de vibración; Máquina de vectores de soporte; Estudios de caso
• Keywords:Multisensor information fusion; Fault diagnosis; Rotating machinery; Vibration data; Support vector machine; Case studies