Resumen

La descomposición empírica en modo conjunto (EEMD, por sus siglas en inglés) es un método asistido por ruido ampliamente utilizado para la detección de daños en rodamientos. Sin embargo, sigue siendo un gran desafío manejar con éxito esta técnica: la identificación de dos parámetros efectivos (la amplitud del ruido añadido y el número de ensayos en conjunto), que afectan el rendimiento de la EEMD. Aunque se han propuesto varios algoritmos o valores, todavía no existe una guía sólida para seleccionar la amplitud óptima y el número de ensayos en conjunto, especialmente para la detección temprana de daños. En este estudio, se propone un método fiable para determinar la amplitud adecuada y se investiga también el número adecuado de ensayos. Se muestra que el método propuesto (EEMD con rendimiento mejorado) logra una tasa de éxito más alta en la detección de daños y crea un margen más amplio que el algoritmo original. Esto conduce a

• Materias:Control de vibraciones Seguridad industrial Vibración de rodamientos Dinámica no lineal Vibración dinámica
• Subjects:Vibration control Industrial safety Bearing vibration Nonlinear dynamics Dynamic vibration
• Palabras claves:Descomposición empírica en modo de conjunto; Método asistido por ruido; Detección de daños en rodamientos de rodillos; Parámetros efectivos; Amplitud del ruido añadido; Número de ensayos en conjunto
• Keywords:Ensemble empirical mode decomposition; Noise assisted method; Roller bearing damage detection; Effective parameters; Amplitude of added noise; Number of ensemble trials