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Research on Rolling Bearing Fault Diagnosis Using Improved Majorization-Minimization-Based Total Variation and Empirical Wavelet TransformInvestigación sobre el diagnóstico de fallas en rodamientos mediante la utilización de la Variación Total basada en Mayorización-Minimización mejorada y la Transformada Empírica de Ondículas.

Resumen

Los rodamientos son uno de los componentes principales más ampliamente utilizados en equipos mecánicos. Su falla crea el potencial de accidentes graves y pérdidas económicas. Los análisis de firma de vibración son el enfoque más común para evaluar la viabilidad de los rodamientos debido a su facilidad de medición y alta correlación con la dinámica estructural. Sin embargo, las señales de vibración recopiladas de los rodamientos de rodillos suelen ser no estacionarias y están inevitablemente acompañadas de interferencia de ruido. Esto hace que sea difícil extraer la frecuencia característica para el rodamiento fallido y afecta la precisión del diagnóstico. El algoritmo de desruido de variación total (TV-MM) basado en mayorización-minimización elimina eficazmente la interferencia de ruido de la señal y resalta la información característica relacionada. El valor de su parámetro principal determina la calidad del efecto de desruido. Sin embargo, la selección manual de parámetros requiere experiencia profesional en un proceso que es tedioso y laborioso,

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