Resumen

El parámetro de síntoma es un método popular para el diagnóstico de fallos de rodamientos, y desempeña un papel crucial en el proceso de construcción de un modelo de diagnóstico. Se han utilizado muchos parámetros sintomáticos para extraer las características de la señal de fallo en los dominios del tiempo y la frecuencia, y la selección inadecuada del parámetro influirá significativamente en el resultado del diagnóstico. Para abordar el problema, este trabajo propone un nuevo esquema de selección de parámetros de síntoma dominante para el diagnóstico de fallos de rodamientos basado en el análisis discriminante canónico y el falso vecino más cercano utilizando la señal filtrada por GA. La señal original fue filtrada primero por un algoritmo genético (AG) y luego mapeada al nuevo subespacio característico a través del algoritmo de análisis discriminante canónico (ACD). La distancia del mapa en el nuevo subespacio característico se calcula mediante el método del falso vecino más cercano (FNN) para interpretar la dominancia de los parámetros sintomáticos. Los parámetros sintomáticos dominantes aportados al sistema de diagnóstico de rodamientos pueden mejorar el resultado del diagnóstico. La eficacia del método propuesto se ha demostrado mediante el modelo de diagnóstico y la comparación con otros métodos.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:análisis discriminante canónico, falso vecino más próximo, nuevo subespacio característico, modelo de diagnóstico, resultado del diagnóstico, diagnóstico de fallos, novedoso esquema de selección de parámetros sintomáticos dominantes, muchos parámetros sintomáticos, parámetros sintomáticos dominantes, método
• Keywords:canonical discriminant analysis, false nearest neighbor, new characteristic subspace, diagnosis model, diagnosis result, fault diagnosis, novel dominant symptom parameters selection scheme, many symptom parameters, dominant symptom parameters, method