Resumen

Los engranajes se utilizan ampliamente en cajas de cambios para transmitir potencia de un eje a otro. La grieta en los engranajes es uno de los modos de falla de engranajes más frecuentes encontrados en la industria. La identificación de diferentes niveles de grietas en los engranajes es beneficiosa para prevenir cualquier avería inesperada de la máquina y reducir pérdidas económicas, ya que las grietas en los engranajes conducen a la rotura de los dientes de los mismos. En este artículo, se propone un método inteligente de diagnóstico de fallas para la identificación de diferentes niveles de grietas en los engranajes bajo diferentes condiciones de trabajo. Primero, se extraen características estadísticas superdimensionales de la transformada wavelet continua en diferentes escalas. El número de características estadísticas extraídas mediante el método propuesto es de 920, por lo que las características estadísticas extraídas son superdimensionales. Para reducir la dimensionalidad de las características estadísticas extraídas y generar nuevas características estadísticas significativas de baja dimensionalidad, se utiliza un método simple y efectivo

• 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:Engranaje; Grieta; Identificación; Niveles; Método; Condiciones de trabajo
• Keywords:Gear; Crack; Identification; Levels; Method; Working conditions