Resumen

Este artículo propuso un método de diagnóstico inteligente para un sistema de bomba centrífuga utilizando filtro estadístico, máquina de vectores de soporte (SVM), teoría de posibilidades y teoría de Dempster-Shafer (DST) sobre la base de las señales de vibración, para diagnosticar fallas frecuentes en la bomba centrífuga en una etapa temprana, como cavitación, desbalance del impulsor y desalineación del eje. En primer lugar, se utiliza un filtro estadístico para extraer las señales características de las fallas de la bomba de las señales de vibración medidas a través de una región de frecuencia óptima, y se definen parámetros de síntomas no dimensionales (NSPs) para representar las señales características para distinguir los tipos de fallas. En segundo lugar, se obtiene el hiperplano de clasificación óptimo para distinguir dos estados mediante SVM y NSPs, y su función se define como parámetro de síntoma sintético (SSP) para aumentar la sensibilidad del diagnóstico. Finalmente, las

• Materias:Interacción dinámica Efectos de amortiguamiento Velocidades críticas Control de vibraciones Amortiguador
• Subjects:Dynamic interaction Damping effects Critical velocities Vibration control Damper
• Palabras claves:Método de diagnóstico propuesto; Sistema de bomba centrífuga; Filtro estadístico; Máquina de vectores de soporte; Fallas; Señales de vibración; Cavitación; Desbalance del rodete; Desalineación del eje; Sensibilidad al diagnóstico; Detección de fallas; Identificación del tipo de falla; Teoría de posibilidades; Teoría de Dempster-Shafer
• Keywords:Proposed; Intelligent diagnosis method; Centrifugal pump system; Statistic filter; Support vector machine; Faults; Vibration signals; Cavitation; Impeller unbalance; Shaft misalignment; Diagnosis sensitivity; Fault detection; Fault-type identification; Possibility theory; Dempster-Shafer theory