Resumen

Se propone un método de análisis inteligente para fallas en engranajes basado en la transformada de ondículas fraccionaria (FRWT) y la máquina de vectores de soporte (SVM). Con base en este método, la FRWT se utiliza para eliminar el ruido de la señal de vibración del engranaje, y la señal de vibración después de la eliminación del ruido se lleva a cabo mediante la descomposición y reconstrucción de paquetes de ondículas. Se construye una secuencia correspondiente a la señal que consiste en el módulo con los coeficientes de ondícula de mayor nivel después de la descomposición y vectores de características correspondientes a la secuencia de energía que se obtuvieron por cálculo. Luego, se utiliza un método de optimización de partículas para optimizar los parámetros de SVM, y los vectores de características como muestras de entrenamiento se introducen en SVM para el entrenamiento, mientras que las muestras de prueba se introducen para el reconocimiento de fallas. Los resultados experimentales muestran que el método de

• Materias:Degradación acelerada Fatiga estructural Proceso de compresión Metodología de detección Movimiento caótico
• Subjects:Accelerated degradation Structural fatigue Compression process Detection methodology Chaotic motion
• Palabras claves:Método de análisis; Fallas en engranajes; Transformada fraccional de ondaleta; Máquina de vectores de soporte; Eliminación de ruido; Reconocimiento de fallas
• Keywords:Analysis method; Gear faults; Fractional wavelet transform; Support vector machine; Noise elimination; Fault recognition