Extracción de características mediante paquetes de wavelet para el monitoreo de vibraciones

El monitoreo de condiciones de sistemas dinámicos basado en firmas de vibración ha dependido en general del análisis basado en Fourier como un medio para traducir señales de vibración del dominio del tiempo al dominio de la frecuencia. Sin embargo, el análisis de Fourier proporcionó una mala representación de señales bien localizadas en el tiempo. En este caso, es difícil detectar e identificar el patrón de la señal a partir de los coeficientes de expansión porque la información se diluye en toda la base. Se introduce la transformada de paquetes de wavelet (WPT) como un medio alternativo para extraer información tiempo-frecuencia de las firmas de vibración. Los coeficientes WPT resultantes proporcionan una resolución tiempo-frecuencia arbitraria de una señal. Con la ayuda de criterios de selección de características basados en estadística, muchos de los componentes de características que contienen poca información discriminante podrían ser desechados, resultando en un subconjunto de características con un número reducido de parámetros sin comprometer el rendimiento de clasificación. El vector de características reducido extraído se utiliza como entrada para un clasificador de red neuronal. Esto reduce significativamente el largo tiempo de entrenamiento que a menudo se asocia con el clasificador de red neuronal y mejora su capacidad de generalización.