Resumen

Se propone el método de descomposición adaptativa de banda estrecha más escasa (ASNBD) basado en la búsqueda de coincidencias (MP) y la descomposición empírica de modos (EMD). ASNBD obtiene los componentes locales de banda estrecha (LNB) durante el proceso de optimización. En primer lugar, se diseña un filtro óptimo. El vector de parámetros en el filtro se obtiene durante la optimización. La función objetivo optimizada es un operador lineal local singular regulado para que cada componente obtenido sea una señal LNB. Posteriormente, se genera un componente filtrando la señal original con el filtro optimizado. En comparación con MP, ASNBD es superior tanto en el significado físico como en la adaptabilidad. Las desventajas en EMD, como el efecto final y la mezcla de modos, se reducen en el método propuesto porque no se requiere la aplicación de una función de interpolación. Para lograr el diagnóstico de fallas de rodamientos de rodillos, las señales en bruto se descomponen primero mediante ASNBD. Luego

• Materias:Emisión acústica Campo de tensión Onda de sismo Diagnóstico de fallas
• Subjects:Acoustic emission Strain field Seismic wave Fault diagnosis
• Palabras claves:Adaptativo; Más disperso; Descomposición de banda estrecha; Búsqueda de coincidencias; Descomposición por modo empírico; Diagnóstico de fallas
• Keywords:Adaptive; Sparsest; Narrow-band decomposition; Matching pursuit; Empirical mode decomposition; Fault diagnosis