Resumen

La gestión de la salud mediante pronóstico (PHM) de la maquinaria rotativa se ha convertido en un proceso importante para aumentar la fiabilidad y reducir las averías de las máquinas en la industria. Los rodamientos son una de las piezas más importantes de los equipos y también uno de los puntos de fallo más comunes. Para evaluar la degradación de una máquina, este artículo presenta un método de predicción de la vida útil restante (RUL) de los rodamientos. El método se basa en un nuevo indicador de salud y en un modelo de degradación lineal para predecir la RUL de los rodamientos. El indicador de salud se extrae utilizando la entropía de Hilbert-Huang para procesar las señales de vibración horizontal obtenidas de los rodamientos. Presentamos un modelo de degradación lineal para estimar la RUL utilizando este indicador de salud. En la fase de entrenamiento, el umbral de detección de degradación y el umbral de fallo de este modelo se estiman mediante la distribución de 600 muestras bootstrapped. Estas muestras bootstrapped se toman de los seis conjuntos de entrenamiento. En la fase de prueba, el indicador de salud y el modelo se utilizan para estimar el estado de salud actual del rodamiento y predecir su RUL. Este método es adecuado para la degradación de los rodamientos. Los resultados experimentales muestran que este método puede monitorizar eficazmente la degradación de los rodamientos y predecir su RUL.

• Materias:Ingeniería electrónica Redes Inalámbricas Arquitectura informática Sistemas de comunicación Informática Procesamiento de datos
• Subjects:Electronic engineering Wireless Networks Computer architecture Communication systems Computing Data processing
• Palabras claves:regla, modelo de degradación lineal, indicador de salud, degradación, método, gestión de salud de pronóstico, puntos comunes de fallo, estado de salud actual, umbral de detección de degradación, señales de vibración horizontales
• Keywords:rul, linear degradation model, health indicator, degradation, method, prognostics health management, common failure points, current health state, degradation detection threshold, horizontal vibration signals