Resumen

El degradación gradual de la señal de vibración del cojinete suele estudiarse como una serie temporal estocástica no estacionaria. Los rodamientos de rodillos funcionan a alta velocidad en un entorno de carga pesada, de modo que la combinación de fallas en el rodamiento que se degradan gradualmente durante la rotación podría llevar a accidentes catastróficos imprevistos. El proceso de degradación tiene la propiedad de dependencia a largo plazo (LRD), por lo que se tiene en cuenta el movimiento browniano fraccional (fBm) para un modelo de predicción. Debido a los cambios drásticos en el proceso de degradación del rodamiento, el exponente de Hurst que describe el fBm cambiará durante el proceso de degradación. El valor a priori de Hurst del fBm convencional en la predicción está fijo, lo que induce una menor precisión en la predicción. Para evitar este problema, proponemos un método de predicción mejorado. Basándonos en los siguientes pasos, en el procesamiento inicial de datos,

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Degradación; Rodamiento; Señal de vibración; Modelo de predicción; Exponente de Hurst; Movimiento Browniano multifraccional
• Keywords:Degradation; Bearing; Vibration signal; Prediction model; Hurst exponent; Multifractional Brownian motion