Resumen

En este documento se propone un método efectivo de diagnóstico de fallas para motores de inducción con el fin de mejorar la confiabilidad de los motores utilizando una combinación de extracción de características de entropía, información mutua y máquina de vectores de soporte. La entropía de muestra y la entropía multiescala se utilizan para extraer las características de entropía deseadas de las señales de vibración del motor. La entropía de muestra se utiliza para estimar la complejidad de la serie temporal original, mientras que la entropía multiescala se emplea para medir la complejidad de la serie temporal en diferentes escalas. Las características de entropía se extraen directamente de las señales de vibración del motor de inducción no lineales y no estacionarias, las cuales se ordenan utilizando información mutua para que los elementos en el vector de características se clasifiquen según su importancia y relevancia para las fallas. Se seleccionan las cinco características más importantes de los vectores de características y se clasifican utilizando la máquina de vectores de soporte. El método propuesto se emplea luego

• 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:Diagnóstico de fallas; Motores de inducción; Extracción de características de entropía; Información mutua; Máquina de vectores de soporte; Señales de vibración
• Keywords:Fault diagnosis; Induction motors; Entropy feature extraction; Mutual information; Support vector machine; Vibration signals