Resumen

Con el fin de mejorar la precisión en la detección de fallas en rodamientos, se presenta un sistema automatizado de diagnóstico de fallas basado en la transformada de paquetes de ondaleta lifting (LWPT), entropía de muestra (SampEn) y un conjunto de clasificadores. Las señales de vibración del rodamiento se descomponen inicialmente en diferentes subbandas de frecuencia a través de una LWPT de tres niveles, lo que resulta en un total de 8 señales de banda de frecuencia en las terceras capas del árbol de descomposición de la LWPT. Luego se calculan los SampEns de los 8 componentes como vectores de características. Se espera que este paradigma de extracción de características represente la complejidad, irregularidad y no estacionariedad de las vibraciones del rodamiento. Además, se propone un nuevo conjunto de clasificadores para aliviar el efecto de los parámetros iniciales en el rendimiento de los clasificadores miembro y mejorar la efectividad de la clasificación. Se realizaron experimentos en rodam

• 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:Precisión de detección de fallas; Rodamientos de rodillos; Sistema automatizado de diagnóstico de fallas; Transformada de paquete de ondas de elevación; Entropía de muestra; Conjunto de clasificadores
• Keywords:Fault detection accuracy; Rolling bearings; Automated fault diagnosis system; Lifting wavelet packet transform; Sample entropy; Classifier ensemble