Método de Monitoreo de Condiciones Integrado y Pronóstico para la Detección de Defectos Incipientes y Predicción de Vida Útil Restante de Rodamientos de Giro de Baja Velocidad
Autores: Caesarendra, Wahyu; Tjahjowidodo, Tegoeh; Kosasih, Buyung; Tieu, Anh Kiet
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2017
Acceso abierto
Artículo científico
2017
Método de Monitoreo de Condiciones Integrado y Pronóstico para la Detección de Defectos Incipientes y Predicción de Vida Útil Restante de Rodamientos de Giro de Baja Velocidad
Categoría
Tecnología de Equipos y Accesorios
Subcategoría
Diseño de equipos y herramientas
Palabras clave
Aplicación
Técnica de estimación de estado multivariante
Prueba secuencial de razón de probabilidad
Regresión de núcleo
Monitoreo de condición de rodamientos de baja velocidad
Predicción
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 29
Citaciones: Sin citaciones
Este documento presenta una aplicación de la técnica de estimación de estado multivariante (MSET), la prueba de razón de probabilidad secuencial (SPRT) y la regresión por kernel para el monitoreo y pronóstico de condiciones de rodamientos de giro a baja velocidad. El método se aplica en dos pasos. El paso (1) es la detección del defecto incipiente del rodamiento de giro. En este paso, se utiliza una combinación de MSET y SPRT con kurtosis en el dominio circular, kurtosis en el dominio del tiempo, kurtosis de descomposición por wavelet (WD), kurtosis de descomposición de modo empírico (EMD) y la característica del mayor exponente de Lyapunov (LLE). El paso (2) es la predicción de las tendencias de las características seleccionadas y la estimación de la vida útil restante (RUL) del rodamiento de giro. En este paso, se utiliza la regresión por kernel con kurtosis en el dominio del tiempo, kurtosis de WD y la característica LLE. La aplicación del método se demuestra con datos de aceleración de rodamientos de giro en laboratorio.
Descripción
Este documento presenta una aplicación de la técnica de estimación de estado multivariante (MSET), la prueba de razón de probabilidad secuencial (SPRT) y la regresión por kernel para el monitoreo y pronóstico de condiciones de rodamientos de giro a baja velocidad. El método se aplica en dos pasos. El paso (1) es la detección del defecto incipiente del rodamiento de giro. En este paso, se utiliza una combinación de MSET y SPRT con kurtosis en el dominio circular, kurtosis en el dominio del tiempo, kurtosis de descomposición por wavelet (WD), kurtosis de descomposición de modo empírico (EMD) y la característica del mayor exponente de Lyapunov (LLE). El paso (2) es la predicción de las tendencias de las características seleccionadas y la estimación de la vida útil restante (RUL) del rodamiento de giro. En este paso, se utiliza la regresión por kernel con kurtosis en el dominio del tiempo, kurtosis de WD y la característica LLE. La aplicación del método se demuestra con datos de aceleración de rodamientos de giro en laboratorio.