Identificación automática de fallas en rodamientos de máquinas rotativas a partir de señales de vibraciones mecánicas empleando modelos ocultos de Markov con selección automática del número de estados

Abstract

En este trabajo se desarrolla, implementa y evalúa una metodología para la identificación de fallas en rodamientos de máquinas rotativas, a partir de una selección automática del número de estados que describe los parámetros reconstruidos de un modelo oculto de Markov o HMM. Un HMM es una herramienta estadística robusta usada en la clasificación de patrones, usualmente implementada en el reconocimiento de voz, pero su potencial se extiende a lo largo de diferentes áreas como lo son la bioinformática, los patrones gráficos, entre otros. La clasificación de fallas se logra mediante las señales de vibración que registran los rodamientos frente a diferentes tipo de falla y también cuando se encuentra en su estado normal. Para caracterizar estas señales de vibración se recurre a los coeficientes ceptrales en la frecuencia Mel, mientras que la selección automática del número de estados se logra gracias al método de prunning o poda. Con una selección automática del número de estados, este trabajo busca reducir cargas computacionales y lograr una mejor reconstrucción de los parámetros que describen un HMM