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Artículo

Optimal state selection and tuning parameters for a degradation model in bearings using Mel-Frequency Cepstral Coefficients and Hidden Markov ChainsSelección óptima de estados y parámetros de sintonización para un modelo de degradación de rodamientos utilizando Coeficientes Cepstrales en la Escala de frecuencias de Mel y Cadenas Ocultas de Markov

Resumen

El mantenimiento preventivo es una filosofía para la administración de activos que persigue el fin de maximizar la operación mediante rutinas de inspección, las cuales aumentan su frecuencia a medida que no se presenta un estado anormal, conllevando a que se incremente la probabilidad de falla debido a la mayor cantidad de intervenciones y por el error humano inherente. Recientemente la investigación de pronóstico ha sido utilizada con el objetivo de alcanzar estrategias efectivas de mantenimiento y con el fin de evaluar y administrar el riesgo residual en equipos que sufren degradación. El pronóstico se relaciona con la estimación de vida útil restante (RUL) de un activo al predecir su estado de salud durante la progresión de la degradación. Este artículo presenta el desarrollo de un sistema automático para identificar tipos de fallos en rodamientos, empleando Coeficientes Cepstrales en la escala de Mel (MFCC) como conjunto de características y Cadenas Ocultas de Markov (HMC) con observaciones discretas como clasificador. Se hace hincapié en la selección óptima de estados del clasificador HMM mediante el criterio de curvas ROC (Receiver Operating Characteristic). Las características son discretizadas empleando agrupamiento por k-medias. Las señales de estudio son datos de vibración provenientes de rodamientos. Se emplean dos bases de datos que presentan cuatro escenarios diferentes de operación, a saber: normal, falla en pista interna, falla en pista externa y falla en bola. Una de las bases permite diferenciar niveles de severidad para cada escenario de operación.

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