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Método de identificación del estado de falla y diagnóstico de fallos del perno de la pantalla vibratoria bajo múltiple excitación de la cosechadora combinada

Autores: Xu, Jiaojiao; Jing, Tiantian; Fang, Meng; Li, Pengcheng; Tang, Zhong

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2025

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Acceso abierto

Artículo científico
2025

Método de identificación del estado de falla y diagnóstico de fallos del perno de la pantalla vibratoria bajo múltiple excitación de la cosechadora combinada


Categoría

Ciencias Agrícolas y Biológicas

Subcategoría

Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales

Palabras clave

Cosechadoras combinadas
Vibraciones
Aflojamiento de pernos
Señales de vibración
Diagnóstico de fallas
Metodología

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 36

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Las exigentes condiciones operativas de las cosechadoras combinadas inducen vibraciones sustanciales y degradación de componentes, impactando significativamente la eficiencia de la cosecha, la seguridad y la confiabilidad general de la máquina. El aflojamiento de pernos, un modo de falla crítico en las uniones de varias partes móviles de las cosechadoras combinadas, es una preocupación prevalente. La complejidad y heterogeneidad de las señales de vibración en estas máquinas presentan un desafío considerable para la detección oportuna y precisa del aflojamiento de pernos. Este documento propone una metodología novedosa para identificar y diagnosticar estados de falla de pernos de pantalla vibratoria bajo múltiples condiciones de excitación, específicamente diseñada para la cosechadora combinada 4LZY-1.8(PRO688Q). El estudio analiza inicialmente el torque crítico asociado con la falla en la conexión de pernos. Posteriormente, se adquieren señales de vibración de la conexión de pernos de la pantalla vibratoria, y se realiza un análisis tiempo-frecuencia para caracterizar el grado de aflojamiento de pernos, la dirección de vibración predominante y los componentes de frecuencia causativos. Luego se construye una matriz de características de alta dimensión utilizando una función de kernel gaussiano. La eficacia de la metodología propuesta se evalúa mediante el entrenamiento y prueba de un modelo de decisión de clasificación. Este estudio proporciona una sólida base teórica para el diagnóstico de fallas basado en vibraciones de estructuras de pernos en cosechadoras combinadas.

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