Resumen

Este documento propone un método novedoso para mejorar el método de descomposición modal variacional (VMD) y para adquirir automáticamente la función de modo intrínseco sensible (IMF). Primero, dado que las señales de falla son impulsivas y periódicas, se construye un indicador de máxima función autocorrelativa ponderada (AFM) basado en el índice de Gini y la función de autocorrelación para servir como función objetivo de optimización. El número de modos y el parámetro de penalización del VMD se obtienen automáticamente a través de un proceso de búsqueda de parámetros óptimos respaldado por el algoritmo de optimización de enjambre de partículas (PSO) mejorado con una variedad de pesos de inercia. Esta mejora resuelve una de las principales desventajas del método VMD convencional, es decir, la necesidad de configurar manualmente los parámetros. Luego, se realiza un proceso de selección automática de IMF óptimo para fallas simples y fallas compuestas, de acuerdo con los principios del indicador AFM ponder

• Materias:Análisis estructural Ingeniería subterránea Capacidad de tráfico Descomposición del modo variacional Fallas para rodamientos
• Subjects:Structural analysis Underground engineering Traffic capacity Variational mode decomposition Failures for bearings
• Palabras claves:Propone; Método novedoso; Descomposición modal variacional; VMD; Adquisición automática; Función de modo intrínseco sensible; IMF; Función autocorrelativa ponderada máxima; Indicador AFM; índice Gini; Función de autocorrelación; Función objetivo de optimización; Número de modo; Parámetro de penalización; Proceso de búsqueda de parámetros óptimos; Mejora de la optimización de enjambre de partículas; Algoritmo PSO; Pesos de inercia; Principales desventajas; Método VMD convencional; Proceso de selección automática óptima de IMF; Fallas de un solo fallo; Fallas compuestas; Relación máxima de picos espectrales; SPR; Análisis de desmodulación de envolvente; Frecuencia característica de falla; Simulaciones; Experimentos; Características de falla; Aplicaciones del mundo real
• Keywords:Proposes; Novel method; Variational mode decomposition; VMD; Automatic acquisition; Sensitive intrinsic mode function; IMF; Weighted autocorrelative function maximum; AFM indicator; Gini index; Autocorrelation function; Optimization objective function; Mode number; Penalty parameter; Optimal parameter searching process; Improved particle swarm optimization; PSO algorithm; Inertia weights; Major drawbacks; Conventional VMD method; Optimal IMF automatic selecting process; Single-failure faults; Compound faults; Maximum spectrum peak ratio; SPR; Envelope demodulation analysis; Fault characteristic frequency; Simulations; Experiments; Fault characteristics; Real-world applications