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El diagnstico fiable de fallos en los rodamientos depende en gran medida de la extraccin correcta de las caractersticas relacionadas con los fallos a partir de las seales de vibracin en el anlisis de tiempo-frecuencia. Sin embargo, teniendo en cuenta las caractersticas no lineales y no estacionarias de las seales de vibracin, la extraccin de las caractersticas de fallo ocultas en el ruido pesado se ha convertido en una tarea difcil. La descomposicin de modo variable (VMD) es un mtodo adaptativo y completamente no recursivo de variacin de modo y procesamiento de seales. En este artculo se analizan las ventajas de VMD frente a EMD en cuanto a robustez frente al ruido, superacin del efecto final y aliasing de modo. El rendimiento de descomposicin de la seal del algoritmo VMD depende en gran medida de la seleccin del nmero de modo y del parmetro de control del ancho de banda . Para lograr la adaptabilidad de los parmetros de influencia y la mejora de la precisin de la descomposicin, se presenta un mtodo VMD optimizado por parmetros. El algoritmo de salto de rana aleatorio (SFLA) se utiliza para buscar la combinacin ptima de parmetros de influencia, y el nmero de modo y los parmetros de control de ancho de banda se establecen de acuerdo con los resultados de la bsqueda. Se construye una funcin de evaluacin multiobjetivo para seleccionar el componente de modo ptimo. Se utiliza la tcnica del espectro envolvente para analizar el componente de modo ptimo. El mtodo propuesto se evala mediante simulacin y seales prcticas de vibracin de rodamientos en diferentes condiciones. Los resultados muestran que el mtodo propuesto puede mejorar la precisin de descomposicin de la seal y la adaptabilidad de los parmetros de influencia y realizar la extraccin efectiva de la seal de vibracin del rodamiento.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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