Resumen

Las señales de vibración de los fallos de los rodamientos suelen estar inmersas en ruido de fondo, lo que dificulta la detección de los fallos. Los métodos basados en wavelets que se utilizan habitualmente pueden reducir algunos tipos de ruido, pero todavía hay mucho margen de mejora debido a la insuficiente escasez de señales de vibración en el dominio wavelet. En este trabajo, con el fin de eliminar el ruido y mejorar la detección de fallos débiles, se desarrolla un nuevo tipo de enfoque basado en picos combinado con descomposición multiescala y demodulación de envolvente. En primer lugar, para preservar las señales efectivas de frecuencia media-baja y hacer que el ruido de alta frecuencia sea más significativo, se utiliza una recombinación a trozos basada en picos para convertir los componentes de frecuencia media en componentes de baja frecuencia. La señal recién generada se suaviza tanto que tendrá una representación más dispersa en el dominio wavelet. A continuación, se aplica un umbral de ruido tras la descomposición multiescala wavelet, seguida de la transformada wavelet inversa y la transformada a trozos basada en picos hacia atrás. Por último, se mejora la amplitud de la frecuencia característica del fallo mediante demodulación de envolvente. La eficacia del método propuesto se valida mediante experimentos de fallos en rodamientos. En comparación con el análisis tradicional basado en wavelets, los resultados experimentales muestran que las características de los fallos pueden mejorarse significativamente y detectarse con facilidad mediante el método propuesto.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering
• Palabras claves:demodulación envolvente, descomposición multiescala, dominio wavelet, fallos de rodamientos, experimentos de fallos de rodamientos, ruido de alta frecuencia, transformada wavelet inversa, bajas frecuencias, señales de baja frecuencia, componentes de frecuencia media
• Keywords:envelope demodulation, multiscale decomposition, wavelet domain, rolling element bearings faults, bearings faults experiments, high frequency noise, inverse wavelet transform, low frequency ones, low frequency signals, middle frequency components