Resumen

Para mejorar el rendimiento del diagnóstico y clasificación de fallas en rodamientos, la extracción de características y la reducción de dimensionalidad de las características se han vuelto más importantes. El conjunto de características estadísticas original se calculó a partir de señales de vibración de reconstrucción de una sola rama obtenidas mediante la transformada de paquete de ondas discreta de superposición máxima (MODWPT). Para reducir la información redundante del conjunto de características estadísticas original, se propuso la selección de características mediante el índice de Rand ajustado y la suma de desviaciones medias dentro de la clase (FSASD) para seleccionar características sensibles a fallas. Además, se propuso un método modificado de reducción de dimensionalidad de características, el incrustamiento supervisado de vecindario preservando la información de etiqueta (SNPEL), para realizar representaciones de baja dimensionalidad para el espacio de características de alta dimensionalidad. Finalmente, se emplearon señales de vibración recopiladas de dos bancos de pruebas experimentales para evaluar el rendimiento del procedimiento propuesto. Los resultados muestran que

• Materias:Matriz acústica Ingeniería subterránea Vibración longitudinal Transmisión dinámica Fallas de rodamientos
• Subjects:Acoustic array Underground engineering Longitudinal vibration Dynamic transmission Bearing failures
• Palabras claves:Mejorar; Diagnóstico de falla en rodamientos; Extracción de características; Reducción de dimensionalidad de características; Características sensibles a fallas; Señales de vibración
• Keywords:Enhance; Bearing fault diagnosis; Features extraction; Features dimensionality reduction; Fault sensitive features; Vibration signals