Resumen

Debido a las características de señal débil y ruido fuerte, la extracción de características de falla de señal de vibración de baja velocidad ha sido un tema candente y un problema difícil en el campo del diagnóstico de fallas de equipos. Además, se ha demostrado que el método tradicional de deconvolución de entropía mínima (MED) se utiliza para detectar tales señales de falla. El MED utiliza el método de función objetivo para diseñar el coeficiente del filtro, y en el proceso de cálculo se debe establecer el umbral apropiado para lograr el efecto de iteración óptimo. Cabe señalar que el ajuste incorrecto del umbral provocará que la función objetivo se recalcule, y el error resultante afectará finalmente la distorsión de la función objetivo en el fondo del ruido fuerte. Este artículo presenta un método mejorado basado en MED para la extracción de características de falla de señales de vibración de rodamientos que se originan en entornos de alto ruido. El método utiliza el algoritmo de salto de rana barajado (SFLA),

• Materias:Matriz acústica Ingeniería subterránea Vibración longitudinal Transmisión dinámica Fallas de rodamientos
• Subjects:Acoustic array Underground engineering Longitudinal vibration Dynamic transmission Bearing failures
• Palabras claves:Características; Señal de vibración de baja velocidad; Extracción de características de falla; Deconvolución de entropía mínima; Valor de umbral; Algoritmo de salto de rana barajada
• Keywords:Characteristics; Low-speed vibration signal; Fault feature extraction; Minimum entropy deconvolution; Threshold value; Shuffled frog leaping algorithm