Resumen

Se propone un nuevo método de diagnóstico de fallas basado en la descomposición modal variacional (VMD) y la máquina de soporte de vectores multikernel (MKSVM) optimizada por Algoritmo Genético Inmune (IGA) para diagnosticar de manera precisa y adaptativa fallas mecánicas. En primer lugar, las señales de vibración de falla mecánica se descomponen en múltiples Funciones de Modo Intrínseco (IMFs) mediante VMD. Luego, se extraen las características en el dominio tiempo-frecuencia de las IMFs para construir los conjuntos de características de dominio mixto. A continuación, se adopta la Incrustación Lineal Local Semisupervisada (SS-LLE) para la fusión y reducción de dimensiones. Los conjuntos de características con dimensiones reducidas se introducen en el MKSVM optimizado por IGA para la identificación del modo de falla. El análisis teórico demuestra que MKSVM puede aproximar cualquier función multivariable. El vector de parámetros óptimo global de MKS

• 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:Novela; Método de diagnóstico de fallas; Descomposición modal variacional; VMD; Máquina de vectores de soporte multikernel; MKSVM
• Keywords:Novel; Fault diagnosis method; Variational mode decomposition; VMD; Multikernel support vector machine; MKSVM