Caracterizacion de señales provenientes de acelerometros para la deteccion de fallas mecanicas en maquinas rotativas PDF Download
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Author: Andres Felipe Lopez Lopez
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Resumen: Se presenta una metodología para la extracción de características por medio de la transformada wavelet y wavelets adaptativas, aplicado a señales de vibración provenientes de acelerómetros instalados en máquinas rotativas, para su posterior clasificación y comparación por medio de bayesianos. La transformada wavelet se aplica para descomponer la señal en subbandas y enfocar la extracción de características en las bajas frecuencias del nivel de aproximación. Para esto se utilizan las wavelets Haar y Daubechies de orden 2, junto a la wavelet adaptativa que maximiza la energía presente en la aproximación de la señal, aplicando como bancos de filtros ortogonal y biortogonal. Para clasificar se utiliza un bayesiano lineal junto al esquema de validación "leave one out", el cual extrae una señal de la base de datos y entrena el clasificador con las señales restantes, para luego clasificar la señal extraída. Esto se repite para todas las señales de la base de datos obteniendo los índices de acierto.
Author: Andres Felipe Lopez Lopez
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Resumen: Se presenta una metodología para la extracción de características por medio de la transformada wavelet y wavelets adaptativas, aplicado a señales de vibración provenientes de acelerómetros instalados en máquinas rotativas, para su posterior clasificación y comparación por medio de bayesianos. La transformada wavelet se aplica para descomponer la señal en subbandas y enfocar la extracción de características en las bajas frecuencias del nivel de aproximación. Para esto se utilizan las wavelets Haar y Daubechies de orden 2, junto a la wavelet adaptativa que maximiza la energía presente en la aproximación de la señal, aplicando como bancos de filtros ortogonal y biortogonal. Para clasificar se utiliza un bayesiano lineal junto al esquema de validación "leave one out", el cual extrae una señal de la base de datos y entrena el clasificador con las señales restantes, para luego clasificar la señal extraída. Esto se repite para todas las señales de la base de datos obteniendo los índices de acierto.
Author: Juan Fernando López López
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Book Description
Las vibraciones mecánicas, como herramienta de diagnóstico de fallas en máquinas y procedimiento de mantenimiento predictivo, han sido ampliamente estudiadas en los últimos años por la industria privada y por numerosas universidades del mundo entero. Uno de los puntos neurálgicos en este continuo desarrollo del análisis de vibraciones mecánicas, es la técnica de procesamiento a utilizar. La transformada de Fourier se destaca como la principal técnica utilizada debido a los buenos resultados que hasta la fecha ha proporcionado a los técnicos encargados del mantenimiento en la industria y del análisis de dichas señales. El siguiente paso en el análisis de vibraciones es encontrar una forma de automatizar el proceso de diagnóstico de falla en máquinas rotativas y este proyecto tiene el propósito de desarrollar una metodología que permita acercar ese objetivo final. En este proyecto para el desarrollo de una metodología de análisis empleando transformaciones tiempo-frecuencia, en primera medida se obtienen las bases de datos de las señales de vibración de un motor eléctrico con desbalanceo y en buen estado, una base de datos de fallas en rodamientos y una base de datos de fallas en máquinas rotativas proporcionada por Smurfit Kappa Cartón de Colombia S.A. Se definen 6 metodologías de análisis en las cuales se realiza el preprocesamiento de las señales haciendo el filtrado por umbralizado wavelet y se estudia la estacionariedad de la señales empleando el Run test. En la etapa de extracción de características se utilizan las transformaciones de Fourier FFT y STFT, la transformada wavelet discreta, el análisis cepstrum y las distribuciones Wigner Ville y Choi Williams. Para tratar el problema de la alta dimensionalidad, se utiliza el análisis de componentes principales y se hace la clasificación utilizando clasificadores lineal y tipo Bayes. Para las señales de desbalanceo se obtiene una mejor clasificación empleando la transformada wavelet con 99,5% de aciertos en ..
Author: Daniel Mateo Herrera Obando
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Resumen: En este trabajo se desarrolla, implementa y evalúa una metodóloga para la identificación de fallas en rodamientos de máquinas rotativas, a partir de una selección automática del numero de estados que describe los parámetros reconstruidos de un modelo oculto de Markov o HMM. Un HMM es una herramienta estadística robusta usada en la clasificación de patrones, usualmente implementada en el reconocimiento de voz, pero su potencial se extiende a lo largo de diferentes áreas como lo son la bioinformática, los patrones gráficos, entre otros. La clasificación de fallas se logra mediante las señales de vibración que registran los rodamientos frente a diferentes tipos de falla y también cuando se encuentra en su estado normal. Para caracterizar estas señales de vibración se recurre a los coeficientes centrales en la frecuencia Mel, mientras que la selección automática del número de estados se logra gracias al método de prunning o poda. Con una selección automática del numero de estados, este trabajo busca reducir cargas.
