Severity of Failures in Spur Gearboxes by Vibration Signal Analysis

Las cajas de engranajes son un componente fundamental en el funcionamiento de la maquinaria rotativa debido a su eficiencia en la transmisión de potencia. Por lo tanto, determinar el nivel de gravedad de una falla en una etapa temprana no solo evita el tiempo de inactividad de la máquina, sino también las actividades de mantenimiento inesperadas. En este capítulo se presenta una metodología para determinar el nivel de gravedad de diferentes fallos en reductores rectos mediante el análisis de la señal de vibración, para lo cual se lleva a cabo un proceso de minería de datos utilizando técnicas de inteligencia artificial (IA). Los indicadores de condición (CI) en los dominios de tiempo, frecuencia y tiempo-frecuencia extraen las características de la señal de vibración. Los IC de los tres dominios se fusionan en una sola base de datos (DB), la dimensionalidad se reduce a través de un análisis de componentes principales (PCA) y los factores principales se utilizan para determinar el nivel de gravedad de la falla a través de modelos de clasificación de bosque aleatorio (RF) y k-vecino más cercano (KNN), y se realizan pruebas de análisis factorial de varianza (ANOVA). Se obtuvieron excelentes resultados en la precisión de la clasificación y en el área bajo la curva (AUC) de la característica de funcionamiento del receptor (ROC).