Resumen

Los marcos de clasificación para el diagnóstico de fallas en rodamientos de elementos rodantes en maquinaria rotativa se basan principalmente en análisis en un solo dominio tiempo-frecuencia, donde las características sensibles no son extraídas completamente. Para resolver este problema, se propone una nueva técnica de diagnóstico de fallas en el dominio mixto, basada en la optimización de enjambre de partículas caóticas con cruce-mutación y máquina de soporte vectorial. En primer lugar, se generan características de falla utilizando técnicas en el dominio del tiempo, en el dominio de la frecuencia y en el dominio tiempo-frecuencia. En segundo lugar, se adopta el algoritmo de máxima relevancia mínima redundancia ponderada (WMRMR) para reducir la dimensión del conjunto de características y establecer el conjunto de características representativas. En tercer lugar, se sugiere una nueva estrategia de cruce-mutación para reducir los mínimos locales en la optimización, y se agrega una perturbación de optimización. Finalmente, la máquina de soporte vectorial se

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Marcos de clasificación; Diagnóstico de fallas; Rodamientos de elementos rodantes; Maquinaria rotativa; Dominio tiempo-frecuencia; Máquina de vectores de soporte
• Keywords:Classification frameworks; Fault diagnosis; Rolling element bearings; Rotating machinery; Time-frequency domain; Support vector machine