Resumen

El diagnóstico basado en vibraciones se ha utilizado como una herramienta poderosa para mantener la eficiencia operativa y la seguridad de maquinaria rotativa grande. Sin embargo, la extracción de características de mal funcionamiento no es lo suficientemente precisa al utilizar técnicas tradicionales de procesamiento de señales de vibración, debido a sus limitaciones intrínsecas. En este documento, se investigó la relación entre los autovalores efectivos y los componentes de frecuencia, y se propuso un nuevo método de separación de frecuencia característica basado en PCA (CFSM-PCA). Ciertas frecuencias características podrían ser purificadas mediante la reconstrucción de los autovalores especificados. Además, se estudiaron tres perspectivas significativas a través de la distribución de autovalores efectivos, y las derivaciones teóricas fueron posteriormente ilustradas. Más importante aún, este esquema propuesto también podría usarse para sintetizar órbitas de ejes de máquinas más grandes. Las curvas purificadas eran tan explícitas y el CFSM-PCA mostró una eficiencia

• 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:Vibración; Maquinaria; Diagnóstico; Valores propios; Componentes de frecuencia; ACP
• Keywords:Vibration; Machinery; Diagnosis; Eigenvalues; Frequency components; PCA