Análisis estocástico de señales vibratorias de motores de inducción para la detección de fallas usando descomposición de modo empírico - Rivera Roldán, Alejandro; Becerra Botero, Miguel Alberto; Guzmán Luna, Jaime Alberto (Tecnura, 2015)
En este artículo se presenta un análisis de vibraciones en motores de inducción por medio de Modelos Ocultos de Markov (Hidden Markov Model - HMM) aplicado a características obtenidas de la Descomposición de Modo Empírico (Empirical Mode Decomposition - EMD) y transformada de Hilbert-Huang de señales de vibración obtenidas en las coordenadas x y y, con el fin de detectar fallas de funcionamiento en rodamientos y barras. Además se presenta un análisis comparativo de la capacidad de las señales de vibración en dirección x y en dirección y, para aportar información en la detección de fallas. Así, un HMM ergódico inicializado y entrenado por medio del algoritmo de máxima esperanza, con convergencia en 10e-7 y un máximo de iteraciones de 100, se aplicó sobre el espacio de características y su desempeño fue determinado mediante validación cruzada 80-20 con 30 fold, obteniendo un alto desempeño para la detección de fallas en términos de exactitud.