Identificación de fallas en engranajes mediante el método de distancia de Mahalanobis ponderada basado en entropía de...

Área de la Ciencia:

• Ingeniería Mecánica
• Procesamiento de Señales
• Diagnóstico de Fallas

Sus antecedentes:

• La detección precisa de fallas en engranajes es crucial pero desafiante debido a las señales de fallas débiles.
• Los métodos existentes tienen dificultades para identificar anomalías sutiles en las vibraciones de los engranajes.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un método mejorado de diagnóstico de fallas en engranajes.
• Mejorar la precisión en la identificación de señales de fallas débiles en engranajes.

Principales métodos:

• Entropía de Permutación Multiescala (MPE) optimizada utilizando Información Mutua (MI) y Falso Vecino Más Cercano Mejorado (IFNN) para el tiempo de retardo (τ) y la dimensión de incrustación (m).
• Se calcularon los valores de MPE para las muestras de falla.
• Se aplicó la distancia mínima de Mahalanobis (min-MD_Maha) para la identificación inicial de fallas.
• Se utilizó la entropía de la información para ponderar la MDMaha en función de las características de las muestras de falla.

Principales resultados:

• La precisión inicial de identificación de fallas utilizando min-MD_Maha alcanzó el 76,87%.
• El marco MPE mejorado con MDMaha ponderada logró una precisión significativamente mejorada del 99,72%.
• El método caracterizó eficazmente las firmas de vibración para fallas de picaduras y desgaste en engranajes.

Conclusiones:

• El marco MPE mejorado con MDMaha ponderada propuesto ofrece un enfoque superior para el diagnóstico de fallas en engranajes.
• El método demuestra una alta efectividad en la caracterización de las firmas de vibración inducidas por fallas en engranajes.
• Esta técnica proporciona una solución robusta para la identificación precisa de señales de fallas débiles en engranajes.