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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
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