Método de diagnóstico de fallas para maquinaria rotativa basado en entropía SVMD y aprendizaje automático
Autores: Zhang, Lijun; Zhang, Yuejian; Li, Guangfeng
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Método de diagnóstico de fallas para maquinaria rotativa basado en entropía SVMD y aprendizaje automático
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Software
Palabras clave
Rodamientos
Engranajes
Diagnóstico de fallas
Método de vibración
Aprendizaje automático
Vectores de características de falla
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 30
Citaciones: Sin citaciones
Los rodamientos y engranajes son componentes importantes de maquinaria rotativa. Su estado operativo afecta el funcionamiento del equipo. Una falla en el accesorio conduce directamente a tiempos de inactividad del equipo o a una serie de reacciones adversas en el sistema, lo que genera enormes pérdidas pecuniarias para la institución. Por lo tanto, es de gran importancia detectar el estado operativo de los rodamientos y engranajes para el diagnóstico de fallas.
Descripción
Los rodamientos y engranajes son componentes importantes de maquinaria rotativa. Su estado operativo afecta el funcionamiento del equipo. Una falla en el accesorio conduce directamente a tiempos de inactividad del equipo o a una serie de reacciones adversas en el sistema, lo que genera enormes pérdidas pecuniarias para la institución. Por lo tanto, es de gran importancia detectar el estado operativo de los rodamientos y engranajes para el diagnóstico de fallas.