Clasificación automática de patrones de vibraciones mecánicas en maquinaria rotativa afectada por desbalanceo
In this paper, we present an algorithm for automatic classification of vibration patterns on rotating machinery affected by unbalance from spectral analysis. We developed this algorithm using case-based reasoning and various descriptors. The raised descriptors were: The root mean square value (RMS),...
Saved in:
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Digital |
| Language: | spa |
| Published: |
UNIVERSIDAD ANTONIO NARIÑO
2013
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://revistas.uan.edu.co/index.php/ingeuan/article/view/361 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| _version_ | 1812645018160070656 |
|---|---|
| author | Sandoval Rodríguez, Camilo Leonardo Barros, Andres Alejandro Herreño, Sergio |
| author_facet | Sandoval Rodríguez, Camilo Leonardo Barros, Andres Alejandro Herreño, Sergio |
| author_sort | Sandoval Rodríguez, Camilo Leonardo |
| collection | OJS |
| description | In this paper, we present an algorithm for automatic classification of vibration patterns on rotating machinery affected by unbalance from spectral analysis. We developed this algorithm using case-based reasoning and various descriptors. The raised descriptors were: The root mean square value (RMS), the energy of Fourier spectra, the Higher Order frequency moments and the maximum value of the Fourier spectra. The job was to induce imbalance to a universal motor, taking the vibration signal in time domain by 3300 XL 8mm Proximity sensors and through a data acquisition card NI USB 6008, bringing data to the computer where we implemented a virtual instrument for capturing data and its subsequent transformation to obtain frequency spectrum. Consequently, we developed the algorithm in Matlab to automatically identify the imbalance present in the machine, using the technique of case-based reasoning, based on the calculation of the descriptors and the application of these within the algorithm implemented using the Euclidean distance as part of the decision mechanism among patterns without unbalancing vibration. The results show the RMS as the best performing descriptor for classification showed. |
| format | Digital |
| id | revistas.uan.edu.co-article-361 |
| institution | Revista INGE@UAN |
| language | spa |
| publishDate | 2013 |
| publisher | UNIVERSIDAD ANTONIO NARIÑO |
| record_format | ojs |
| spelling | revistas.uan.edu.co-article-3612021-02-16T16:57:31Z Automatic Classification of mechanical vibration patterns in rotating machinery affected by unbalance Clasificación automática de patrones de vibraciones mecánicas en maquinaria rotativa afectada por desbalanceo Sandoval Rodríguez, Camilo Leonardo Barros, Andres Alejandro Herreño, Sergio Análisis vibracional reconocimiento de patrones descriptores de falla en maquina rotativa espectro de Fourier Vibrational analysis pattern recognition failure descriptors on rotating machine Fourier spectrum In this paper, we present an algorithm for automatic classification of vibration patterns on rotating machinery affected by unbalance from spectral analysis. We developed this algorithm using case-based reasoning and various descriptors. The raised descriptors were: The root mean square value (RMS), the energy of Fourier spectra, the Higher Order frequency moments and the maximum value of the Fourier spectra. The job was to induce imbalance to a universal motor, taking the vibration signal in time domain by 3300 XL 8mm Proximity sensors and through a data acquisition card NI USB 6008, bringing data to the computer where we implemented a virtual instrument for capturing data and its subsequent transformation to obtain frequency spectrum. Consequently, we developed the algorithm in Matlab to automatically identify the imbalance present in the machine, using the technique of case-based reasoning, based on the calculation of the descriptors and the application of these within the algorithm implemented using the Euclidean distance as part of the decision mechanism among patterns without unbalancing vibration. The results show the RMS as the best performing descriptor for classification showed. En este trabajo, se desarrolla un algoritmo de clasificación automática de los patrones de vibración en maquinaria rotativa afectada por desbalanceo a partir del análisis espectral. En este sentido, se propuso un algoritmo experto usando razonamiento basado en casos y el planteamiento de diversos descriptores de la falla desde el punto de vista de los espectros. Los descriptores planteados fueron: El valor medio cuadrático (RMS), la energía, el valor máximo y los momentos de frecuencia de alto orden (HOFM). El trabajo entonces consistió en inducir un desbalanceo a un motor universal, tomar la señal de vibración en el dominio del tiempo mediante sensores proximitor y mediante una tarjeta de adquisición de datos USB 6008 de National Instruments, llevar los datos al computador en donde se implementó un Instrumento virtual para la captura de los datos y su posterior transformación para la obtención del espectro de frecuencias. Posteriormente, se desarrolló un algoritmo en Matlab para identificar de manera automática el desbalanceo presente en la maquina, mediante la técnica de razonamiento basado en casos, a partir del cálculo de los descriptores y la aplicación de estos dentro del algoritmo implementado usando la distancia euclidiana como parte del mecanismo de decisión entre patrones de vibración con y sin desbalanceo. Los resultados obtenidos revelan al RMS como el descriptor que mejor desempeño mostró para la clasificación. UNIVERSIDAD ANTONIO NARIÑO 2013-10-28 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf https://revistas.uan.edu.co/index.php/ingeuan/article/view/361 INGE@UAN - TENDENCIAS EN LA INGENIERÍA; Vol. 4 Núm. 7 (2013) 2346-1446 2145-0935 spa https://revistas.uan.edu.co/index.php/ingeuan/article/view/361/301 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0 |
| spellingShingle | Análisis vibracional reconocimiento de patrones descriptores de falla en maquina rotativa espectro de Fourier Vibrational analysis pattern recognition failure descriptors on rotating machine Fourier spectrum Sandoval Rodríguez, Camilo Leonardo Barros, Andres Alejandro Herreño, Sergio Clasificación automática de patrones de vibraciones mecánicas en maquinaria rotativa afectada por desbalanceo |
| title | Clasificación automática de patrones de vibraciones mecánicas en maquinaria rotativa afectada por desbalanceo |
| title_alt | Automatic Classification of mechanical vibration patterns in rotating machinery affected by unbalance |
| title_full | Clasificación automática de patrones de vibraciones mecánicas en maquinaria rotativa afectada por desbalanceo |
| title_fullStr | Clasificación automática de patrones de vibraciones mecánicas en maquinaria rotativa afectada por desbalanceo |
| title_full_unstemmed | Clasificación automática de patrones de vibraciones mecánicas en maquinaria rotativa afectada por desbalanceo |
| title_short | Clasificación automática de patrones de vibraciones mecánicas en maquinaria rotativa afectada por desbalanceo |
| title_sort | clasificacion automatica de patrones de vibraciones mecanicas en maquinaria rotativa afectada por desbalanceo |
| topic | Análisis vibracional reconocimiento de patrones descriptores de falla en maquina rotativa espectro de Fourier Vibrational analysis pattern recognition failure descriptors on rotating machine Fourier spectrum |
| topic_facet | Análisis vibracional reconocimiento de patrones descriptores de falla en maquina rotativa espectro de Fourier Vibrational analysis pattern recognition failure descriptors on rotating machine Fourier spectrum |
| url | https://revistas.uan.edu.co/index.php/ingeuan/article/view/361 |
| work_keys_str_mv | AT sandovalrodriguezcamiloleonardo automaticclassificationofmechanicalvibrationpatternsinrotatingmachineryaffectedbyunbalance AT barrosandresalejandro automaticclassificationofmechanicalvibrationpatternsinrotatingmachineryaffectedbyunbalance AT herrenosergio automaticclassificationofmechanicalvibrationpatternsinrotatingmachineryaffectedbyunbalance AT sandovalrodriguezcamiloleonardo clasificacionautomaticadepatronesdevibracionesmecanicasenmaquinariarotativaafectadapordesbalanceo AT barrosandresalejandro clasificacionautomaticadepatronesdevibracionesmecanicasenmaquinariarotativaafectadapordesbalanceo AT herrenosergio clasificacionautomaticadepatronesdevibracionesmecanicasenmaquinariarotativaafectadapordesbalanceo |
