Resumen

La predicción científica y precisa del estado de rodamiento es clave para garantizar su funcionamiento seguro. En este estudio se propone una máquina de vectores de relevancia de múltiples núcleos (MkRVM) que incluye un núcleo RBF y un núcleo polinómico para la predicción del estado de rodamiento; las proporciones de los núcleos RBF y polinómico son determinadas por un parámetro controlado. Dado que la selección de los parámetros de las funciones del núcleo y el parámetro controlado tienen cierta influencia en los resultados de predicción de MkRVM, se utiliza la optimización por enjambre de partículas con inercia decreciente no lineal (NDIWPSO) para seleccionar sus parámetros de núcleo y parámetro controlado. Se utilizan, respectivamente, el modelo RVM de núcleo RBF con NDIWPSO (NDIWPSO-RBFRVM) y el modelo RVM de núcleo polinómico con NDI

• 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:Científico; Predicción precisa; Estado de carga; Máquina de vectores de relevancia de múltiples núcleos; NDIWPSO; Resultados experimentales
• Keywords:Scientific; Accurate prediction; State of bearing; Multiple-kernel relevance vector machine; NDIWPSO; Experimental results