Resumen

Las señales de vibración suelen caracterizarse por ser no estacionarias, no lineales y con impactos de alta frecuencia, y las características redundantes degradan el rendimiento de los métodos de diagnóstico de fallas. Para hacer frente al problema, se presenta un enfoque novedoso de diagnóstico de fallas para maquinaria rotativa mediante la combinación de la descomposición de medias locales mejorada (LMD) con la eliminación recursiva de características con máxima relevancia de redundancia mínima (SVM-RFE-MRMR). En primer lugar, se desarrolla un método LMD mejorado para descomponer las señales de vibración en un subconjunto de funciones de producto de modulación de amplitud/frecuencia (AM-FM). Luego, se extraen características de dominio temporal y frecuencial de las PFs seleccionadas, y las fallas complicadas pueden ser identificadas de manera eficiente. Debido a la degradación de los métodos de diagnóstico de fallas como resultado de características redundantes, se propone un nuevo método de selección de características que combina SVM-R

• 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:Señales de vibración; Diagnóstico de fallas; Maquinaria rotativa; Descomposición de la media local; Máquina de vectores de soporte; Selección de características
• Keywords:Vibration signals; Fault diagnosis; Rotating machinery; Local mean decomposition; Support vector machine; Feature selection