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DISPOSITIVO DE BAJO COSTO PARA EL DIAGNOSTICO DE FALLOS EN RODAMIENTOS BASADO EN LA TRANSFORMADA DE HILBERT-HUANG

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SEPTIEMBRE 2023   -  Volumen: 98 -  Páginas: 480-486

DOI:

https://doi.org/10.6036/10875

Autores:

PABLO CIFUENTES FIALLOS
-
JORDI ROMEU GARBI
-
TERESA PAMIES GOMEZ

Materias:

  • ACÚSTICA (VIBRACIONES )

Descargas:   53

Como referenciar este artículo:  

Fecha Recepción :   7 marzo 2023

Fecha Evaluando :   10 marzo 2023

Fecha Aceptación :   14 junio 2023

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Palabras clave:
detección de vibraciones, diagnóstico de fallos, descomposición empírica en modos (EMD), procesamiento local, sistemas embebidos, : vibration detection, fault diagnosis, empirical mode decomposition (EMD), local processing, embedded systems
Tipo de artículo:
ARTICULO DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLE
Sección:
ARTICULOS DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLES

Para monitorear el estado de maquinaria en entornos industriales complejos, se requieren equipos de un alto coste para la adquisición y procesado de la señal. Sin embargo, sensores-nodos de bajo costo y gran capacidad de procesamiento son una solución potencial para mejorar los sistemas de diagnóstico. En este trabajo se presenta un dispositivo de diagnóstico de fallos de bajo costo, basado en respuesta vibratoria de rodamientos en máquinas rotativas, con la implementación del análisis de la transformada de Hilbert-Huang (HHT) para extraer las características principales de la señal. La HHT, diseñada para analizar señales de tipo no-lineal y no-estacionaria, incorpora un proceso de descomposición empírica en modos (EMD).
El procesamiento se realiza en un sistema embebido para adquirir datos de la respuesta de vibración y extraer las características de la señal que permitan realizar la monitorización de condición. Como resultado del procesamiento local (in situ) en el dispositivo de medición vibratoria en el sistema embebido se logra realizar la descomposición de la señal en la que es posible detectar el fallo característico en el anillo del rodamiento y transmitir la alarma a un hub. Esto elimina la necesidad de un sistema de diagnóstico central y reduce el costo total del sistema.

Palabras clave: detección de vibraciones; diagnóstico de fallos; descomposición empírica en modos (EMD); procesamiento local, sistemas embebidos.

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