Resumen

La señal de vibración del cojinete del motor tiene fuertes características no estacionarias y no lineales, y es arduo reconocer con precisión el estado de degradación del cojinete del motor con los índices tradicionales de dominio único de tiempo o frecuencia. Para resolver este problema, se propone un método de extracción de características de dominio híbrido basado en la técnica de evaluación de distancia (DET). En primer lugar, la señal de vibración del cojinete del motor se descompone mediante la descomposición modal empírica de conjunto (EEMD). El componente adecuado de la función de modo intrínseco (IMF) que es el más sensible a la degradación del cojinete del motor se selecciona de acuerdo con el algoritmo de selección de IMF sensible basado en la evaluación de la similitud. A continuación, se calcula el factor de evaluación de la distancia de cada parámetro característico mediante el método DET. El método diferencial se utiliza para extraer los parámetros característicos sensibles que componen la matriz característica. A continuación, la matriz de características de degradación extraída se utiliza como entrada de la máquina de vectores de soporte (SVM) para identificar el estado de degradación. Finalmente, se demuestra que el método de extracción de características de dominio híbrido propuesto tiene mayor precisión de reconocimiento y menor tiempo de reconocimiento mediante análisis comparativo. Se verifica el rendimiento positivo del método.

• Materias:Máquinas eléctricas Turbinas hidráulicas Motores (Mecánica) Turbina eólica Turbomáquina
• Subjects:Electric machines Hydraulic turbines Engines Wind turbine Turbomachine
• Palabras claves:cojinete de motor, método de extracción de características de dominio híbrido, matriz característica, estado de degradación, señal de vibración, función modal intrínseca adecuada, algoritmo de selección de imf sensible, factor de evaluación de distancia, técnica de evaluación de distancia, descomposición modal empírica
• Keywords:motor bearing, hybrid domain feature extraction method, characteristic matrix, degradation state, vibration signal, proper intrinsic mode function, sensitive imf selection algorithm, distance evaluation factor, distance evaluation technique, empirical mode decomposition