Resumen

El análisis de vibraciones se considera una técnica no destructiva efectiva y confiable para monitorear las condiciones de operación del transformador de control del ascensor. En el artículo, se propone un modelo novedoso que utiliza la Descomposición en Modos Empíricos (EMD), la transformada empírica de paquetes de onda, el algoritmo evolutivo de la mente (MEA) y la red neuronal de retropropagación (BP) para el diagnóstico de fallas en el transformador de control del ascensor. En primer lugar, la señal recopilada se suaviza mediante EMD, se determinan los componentes de la función de modo intrínseco (IMF) con mucho ruido según el coeficiente de correlación, se utiliza el algoritmo de umbral adaptativo de wavelet para procesar los componentes de IMF ruidosos, y se reconstruyen los componentes de IMF antes y después del procesamiento y su componente residual para obtener la señal despejada de ruido. Luego, la señal despejada se transforma mediante la transformada empírica de pa

• Materias:Ingeniería subterránea Deformaciones elásticas Excavación con explosivos Transitorios repetitivos Efecto de Perturbación
• Subjects:Underground engineering Elastic deformations Excavation with explosives Repetitive transients Perturbation effect
• Palabras claves:Análisis de vibración; Transformador de control de ascensor; Descomposición de modo empírico; Diagnóstico de fallas; Red neuronal de retropropagación; Relación de energía
• Keywords:Vibration analysis; Elevator control transformer; Empirical mode decomposition; Fault diagnosis; Backpropagation neural network; Energy ratio