Diagnóstico de fallos de rodamientos de elementos rodantes utilizando características en el dominio del tiempo y redes neuronales

Los rodamientos de elementos rodantes son componentes mecánicos críticos en maquinaria rotativa. La detección y diagnóstico de fallos en las etapas tempranas de daño es necesaria para prevenir su mal funcionamiento y fallo durante la operación. El monitoreo de vibraciones es la técnica de monitoreo más utilizada y rentable para detectar, localizar y distinguir fallos en los rodamientos de elementos rodantes. Este documento presenta un algoritmo que utiliza redes neuronales de alimentación hacia adelante para el diagnóstico automatizado de fallos localizados en rodamientos de elementos rodantes. Se utilizan valores de log-verosimilitud negativa normal y de curtosis extraídos de señales de vibración en el dominio del tiempo como características de entrada para la red neuronal. Las redes neuronales entrenadas pueden clasificar diferentes estados del rodamiento con un 100% de precisión. El procedimiento propuesto requiere solo unas pocas características de entrada, lo que resulta en un preprocesamiento simple y un entrenamiento más rápido. La efectividad del método propuesto se ilustra utilizando los datos de vibración del rodamiento obtenidos experimentalmente.