Resumen

La capacidad de la transformada wavelet de corte de frecuencia (FSWT) para distinguir la característica de fallo es débil en condiciones de fuerte ruido de fondo; para resolver este problema, se propuso un método de extracción de características de fallo que combina la descomposición de valor singular (SVD) y la FSWT. En primer lugar, se construyó la matriz Hankel utilizando SVD, en base a la cual se determinó el orden SVD según el principio del valor máximo de un solo lado. A continuación, la señal desnaturalizada se procesó mediante FSWT para obtener el espectro de tiempo-frecuencia de la banda de paso. Por último, el análisis detallado se llevó a cabo en la zona de tiempo-frecuencia con energía concentrada, y la señal se reconstruyó mediante la FSWT inversa. El efecto del procesamiento para la corrosión por picaduras y los fallos de dientes rotos de los engranajes muestra que la característica defectuosa puede extraerse eficazmente del espectro envolvente de la señal reconstruida, lo que significa que el método propuesto es capaz de ayudar a obtener un resultado cualificado y tiene potencial para llevarse a cabo para la aplicación práctica de ingeniería.

• Materias:Máquinas eléctricas Mecánica de fluidos Turbinas Motores (Mecánica) Turbina eólica Energía cinética Turbomáquina
• Subjects:Electric machines Fluid mechanics Turbines Engines Wind turbine Kinetic energy Turbomachine
• Palabras claves:fswt, método de extracción de características de fallo, transformada wavelet de corte de frecuencia, aplicación práctica en ingeniería, descomposición de valor singular, ruido de fondo fuerte, svd, señal, tiempo, matriz de hankel
• Keywords:fswt, fault feature extraction method, frequency slice wavelet transform, practical engineering application, singular value decomposition, strong background noise, svd, signal, time, hankel matrix