Resumen

Es muy difícil extraer la frecuencia de característica de la señal de vibración de un rodamiento rodante con una falla débil temprana, y para extraer su frecuencia de característica de manera rápida y precisa. En este artículo se propone un método para extraer la frecuencia de característica de la señal de vibración de una falla débil temprana del rodamiento rodante mediante la descomposición intrínseca en escala de tiempo (ITD) y la deconvolución de entropía mínima (MED) de autorregresión (AR). En primer lugar, la señal de vibración original de la falla débil temprana del rodamiento rodante se descompone mediante el algoritmo ITD en rotaciones adecuadas (PRs) con la frecuencia de característica de la falla. Luego, se calcula el valor de entropía de muestra de cada PR para encontrar los PRs con la mayor entropía de muestra. Finalmente, se utiliza el algoritmo de filtrado AR-MED para filtrar y reducir el ruido de los PRs con la mayor entropía

• 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:Extracción; Frecuencia de características; Señal de vibración; Rodamiento rodante; Falla débil temprana; ITD; AR; MED; Método; Descomposición intrínseca a escala de tiempo; Autorregresión; Deconvolución de entropía mínima; PRs; Entropía de muestra; Filtrado; Ruido; PRs más grandes; Con precisión.
• Keywords:Extract; Feature frequency; Vibration signal; Rolling bearing; Early weak fault; ITD; AR; MED; Method; Intrinsic time-scale decomposition; Autoregression; Minimum entropy deconvolution; PRs; Sample entropy; Filtering; Noise; Largest PRs; Accurately.