Resumen

En este documento se propone un nuevo método de extracción de características llamado entropía difusa global multisegmentada compuesta refinada (RCMGFE, por sus siglas en inglés). Basado en el RCMGFE propuesto y el clasificador lógico difuso autoorganizado (SOF), se propone un nuevo método para el diagnóstico de fallas en rodamientos. En primer lugar, las características de falla de la señal original del rodamiento son extraídas utilizando la entropía difusa global multisegmentada compuesta refinada propuesta, y se construye el conjunto de características de falla de RCMGFE sobre esta base. En segundo lugar, el conjunto de características de falla de RCMGFE extraído se divide en un conjunto de muestras de entrenamiento sin conexión, un conjunto de muestras de entrenamiento en línea y un conjunto de muestras de prueba. El conjunto de muestras de entrenamiento sin conexión y el conjunto de muestras de entrenamiento en línea se introducen, respectivamente, en la etapa de entrenamiento sin conexión y en la etapa de entrenamiento en línea del SOF para seleccionar muestras representativas

• Materias:Ingeniería subterránea Deformaciones elásticas Excavación con explosivos Transitorios repetitivos Efecto de Perturbación
• Subjects:Underground engineering Elastic deformations Excavation with explosives Repetitive transients Perturbation effect
• Palabras claves:Propuesto; Método de extracción de características; Diagnóstico de fallas en rodamientos; RCMGFE; Clasificador de lógica difusa autoorganizativa; Resultados experimentales
• Keywords:Proposed; Feature extraction method; Bearing fault diagnosis; RCMGFE; Self-organizing fuzzy logic classifier; Experimental results