Resumen

Para diagnosticar fallas mecánicas del sistema rotor-cojinete-carcasa mediante el análisis de su señal de vibración de la carcasa, este artículo propone un procedimiento de entrenamiento de un clasificador de fallas basado en la descomposición modal variacional (VMD), la incrustación lineal local (LLE) y la máquina de vectores de soporte (SVM). VMD se utiliza primero para descomponer la señal de la carcasa en varios modos, que son subseñales generalmente moduladas por frecuencias de falla. Se extraen características vibratorias tanto de las subseñales VMD como de la original. LLE se emplea aquí para reducir la dimensionalidad de estas características extraídas y hacer que las muestras sean más separables. Luego, se utilizan conjuntos de datos de baja dimensionalidad para entrenar el SVM multiclase cuya precisión se prueba clasificando las muestras de prueba. Cuando los parámetros de LLE y SVM están bien optimizados, este método propuesto funciona bien en datos experimentales, mostrando su capacidad para diagnosticar fallas de vibración de

• Materias:Control de vibraciones Correlación de Vibraciones Sistema de amortiguación Aceleración vibratoria Detección de fallas
• Subjects:Vibration control Vibration Correlation Damping System Vibration Acceleration Fault Detection
• Palabras claves:Fallas mecánicas; Sistema rotor-cojinete-carcasa; Señal de vibración de la carcasa; Descomposición de modo variacional; Incrustación lineal local; Máquina de vectores de soporte
• Keywords:Mechanical faults; Rotor-bearing-casing system; Casing vibration signal; Variational mode decomposition; Local linear embedding; Support vector machine