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Mecanismo Matemático del Índice de Gini Utilizado para la Caracterización del Fenómeno de Múltiples Impulsos

Autores: Jin, Guofeng; Ming, Anbo; Zhang, Wei

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Mecanismo Matemático del Índice de Gini Utilizado para la Caracterización del Fenómeno de Múltiples Impulsos


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Aeroespacial

Palabras clave

índice de Gini
Características de fallas
Señal escasa
Fallas en máquinas rotativas
Múltiples impulsos
Relación señal-ruido

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 28

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El índice de Gini (IG) se utiliza ampliamente para medir la escasez de señales y se ha demostrado que es efectivo en la extracción de características de fallos. Una vibración inducida por un fallo, que implica el fenómeno obvio de múltiples impulsos, es una especie de señal escasa y el IG se ha utilizado ampliamente en el diagnóstico de fallos en máquinas rotativas. Sin embargo, por qué el IG puede ser utilizado para evaluar la escasez o la impulsividad de una señal no se ha revelado directamente. En este estudio, se investiga profundamente el mecanismo matemático del IG, utilizado para la representación del fenómeno de múltiples impulsos, basado en la desviación teórica del IG con respecto a varias señales típicas. Los resultados teóricos muestran que el IG aumenta con el incremento en el número de impulsos en la señal cuando la señal es interrumpida por grados relativamente bajos de ruido blanco. Cuanto mayor sea la diferencia entre la amplitud del impulso y la varianza en el ruido, mayor será el valor del IG. Es decir, la relación señal-ruido tiene una gran influencia en el valor del IG. Sin embargo, el IG sigue siendo una herramienta poderosa para la caracterización de la intensidad impulsiva del fenómeno de múltiples impulsos. Se introducen tanto simulaciones como análisis de datos experimentales para mostrar la aplicación del IG en la práctica. Se demuestra que el método de diagnóstico de fallos basado en la maximización del IG es más poderoso que el de la curtosis en términos de la extracción de características de fallos de rodamientos de elementos rodantes (REBs).

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