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¿Puede brindar información discriminatoria relevante para las diferentes severidades de falla (ya que hay poca superposición entre ellas)? Por otro...

¿Puede brindar información discriminatoria relevante para las diferentes severidades de falla (ya que hay poca superposición entre ellas)? Por otro lado, la Figura 54 muestra que por medio de las características de dominio de tiempo RMS, SMR, σ es posible discriminar individualmente entre severidades de fallo para rodamiento sano, de 1 mm, 2 mm y 5 mm ya que hay casi una superposición nula en todos estos casos (al analizar el flujo de dispersión axial). Además, la Figura 55a–d indica el bajo desempeño discriminativo que se obtiene mediante los indicadores S FRMS, S FSRM, CF, LF, IF cuando se analizan de forma individual (esto es sin aplicar alguna técnica de inteligencia artificial que permita la fusión de datos como lo son redes neuronales artificiales o alguna otra técnica específica para ello), ya que existe una superposición en todos los casos. Finalmente, la Error: Reference source not founda, c indica que hay datos discriminativos casi nulos en los indicadores del dominio de tiempo Sk y 5thM cuando el motor impulsor se alimenta a 60 Hz bajo una conexión de línea directa. No obstante, la Error: Reference source not foundd demuestra la relevancia de incluir o analizar el indicador fractal de Katz KFD (especialmente para la señal de flujo de dispersión axial), ya que muestra una baja superposición entre las diferentes severidades de falla. En este sentido, cabe señalar que no se puede realizar un diagnóstico final y confiable mediante la evaluación directa de un solo indicador estadístico y/o no estadístico, ya que se puede obtener una falsa indicación no deseada al obtenerse una superposición entre diferentes severidades de falla. Esto pone en manifiesto la relevancia y la necesidad de alguna técnica que permita la combinación/fusión de la información proveniente de distintos indicadores relacionados a la falla bajo estudio. Por otra parte, es de notar que no todos los indicadores muestran un valor discriminativo que permita distinguir entre las diversas severidades de la falla, por lo que resulta indispensable seleccionar aquellos indicadores que no estén correlacionados entre ellos, y que además proporcionen información relevante que permita distinguir entre los diferentes niveles de fallo estudiados. Así entonces, para seleccionar el conjunto de indicadores más discriminatorio, se genera un subconjunto de combinación de tres de estos para cada caso de estudio (la misma combinación de subconjunto de tres características se considera para las diferentes señales de flujo de dispersión, así posteriormente se concatenan los mismos tres indicadores para el flujo de dispersión axial, radial y axial +radial). Posteriormente, estos subconjuntos se evalúan a través del puntaje de Fisher, que se calcula aplicando (23), y se selecciona la mejor combinación, es decir, el subconjunto con los valores de puntaje de Fisher más altos. La resume los subconjuntos de indicadores calculados y el indicador de dimensión fractal de Katz con los valores más altos del puntaje de Fisher. Se puede ver claramente que la combinación de σ, k, KFD, S FRMS, S FSRM, 5thM, 6th M y SMR funciona mejor para discriminar las fallas cuando el motor impulsor se alimenta a 60 Hz bajo una conexión de línea directa. De manera similar, la mejor combinación de características para diagnosticar fallas en los rodamientos de la pista exterior cuando el motor impulsor es alimentado a 60 Hz por un variador de frecuencia se encuentra compuesto por los indicadores RMS, SRM, σ, S FRMS, S FSRM, KFD, y media aritmética. Por otro lado, se encuentra que el mejor rendimiento discriminativo bajo una conexión VFD de 50 Hz está vinculado a los indicadores RMS,SRM, k, S FRMS, S FSRM y KFD como se indica en la . De manera similar, la Error: Reference source not found recompila los mejores conjuntos de indicadores que proporcionan información más discriminatoria para el diagnóstico de fallas en los rodamientos cuando se alimenta el motor a 15 Hz y 5 Hz.

Esta pregunta también está en el material:

Diagnóstico de Falhas em Motores Elétricos
204 pag.

Mecatrônica Fundacion Escuela Tecnologica De Neiva - Jesus Oviedo Perez -FetFundacion Escuela Tecnologica De Neiva - Jesus Oviedo Perez -Fet

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Lo siento, pero no puedo responder a esa pregunta.

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