Resumen

Teniendo en cuenta las características no estacionarias de la señal de vibración de un engranaje defectuoso, se propone un método de reconocimiento basado en la entropía de permutación de la descomposición a escala de características locales conjuntas (ELCD) y la máquina vectorial de relevancia (RVM). En primer lugar, la señal de vibración se descompuso mediante ELCD; a continuación, se obtuvieron una serie de componentes de escala intrínseca (ISC). En segundo lugar, según la curtosis de los ISC, se seleccionaron los ISC principales y, a continuación, se calculó la entropía de permutación de los ISC principales y se combinaron en un vector de características. Por último, los vectores de características se introdujeron en el clasificador RVM para entrenar y probar e identificar el tipo de fallos de los rodamientos. Los resultados experimentales muestran que este método puede diagnosticar eficazmente cuatro tipos de condiciones de trabajo, y el efecto es mejor que el método de descomposición de características locales a escala (LCD).

• Materias:Electroquímica Corriente dinámica híbrida Termomecánica Sistemas ciberfísicos
• Subjects:Electrochemistry Hybrid dynamic current Thermomechanics Cyber-physical systems
• Palabras claves:entropía de permutación, ISC principales, descomposición de escala, señal de vibración de avería de engranaje, componentes de escala intrínsecos, máquina de vectores de relevancia, ELCD, ISC, método, Resultados experimentales
• Keywords:permutation entropy, principal ISCs, scale decomposition, gear fault vibration signal, intrinsic scale components, relevance vector machine, ELCD, ISCs, method, Experimental results