Resumen

El diagnóstico de fallas de los parches de sensores piezoeléctricos es muy importante para la estabilidad del sistema de control de vibraciones y la tecnología de control tolerante a fallas. Con el fin de mejorar la precisión del autodiagnóstico de fallas de los parches de sensores piezoeléctricos, se proponen el descomposición en valores singulares (SVD) y el método del espectro marginal de Hilbert para extraer múltiples características de cada componente IMF y llevar a cabo la fusión de características, y se diseña una máquina de vectores de soporte (SVM) basada en la optimización por enjambre de partículas (PSO) para la identificación de fallas de diferentes valores propios. En el experimento, se simulan los parches piezoeléctricos rotos y despegados. En primer lugar, bajo la excitación de la señal de onda cuadrada sin señal de ruido, cuando se utilizan el valor SVD y la amplitud máxima del espectro marginal de Hilbert como valor propio de fusión j

• Materias:Emisión acústica Campo de tensión Onda de sismo Diagnóstico de fallas
• Subjects:Acoustic emission Strain field Seismic wave Fault diagnosis
• Palabras claves:Diagnóstico de fallas; Parches de sensores piezoeléctricos; Sistema de control de vibraciones; Tecnología de control tolerante a fallas; Descomposición de valores singulares; Máquina de vectores de soporte
• Keywords:Fault diagnosis; Piezoelectric sensor patches; Vibration control system; Fault-tolerant control technology; Singular value decomposition; Support vector machine