| Revista: | Ingeniería mecánica, tecnología y desarrollo |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000381277 |
| ISSN: | 1665-7381 |
| Autores: | Pérez Canales, Daniel1 Jáuregui Correa, Juan Carlos1 Vela Martínez, Luciano2 |
| Instituciones: | 1Universidad Autónoma de Querétaro, Facultad de Ingeniería, Querétaro. México 2Centro de Tecnología Avanzada A.C., Unidad Aguascalientes, Aguascalientes. México |
| Año: | 2012 |
| Periodo: | Sep |
| Volumen: | 4 |
| Número: | 3 |
| Paginación: | 89-96 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Experimental, aplicado |
| Resumen en español | En este trabajo se utilizan dos metodologías con el fin de identificar inestabilidades en un sistema de rectificado industrial, la transformada continua de ondeletas y el exponente fractal de Hurst. Los procesos de maquinados son complejos y presentan comportamientos no lineales y transitorios. La transformada de Fourier, usada en los sistemas de monitoreo en la industria, no es lo óptimo para este tipo de sistemas debido a sus principios teóricos. Por esta razón, se requieren otras metodologías de procesamiento de señal. Tal es el caso de la transformada de ondeletas (wavelets), que al proporcionar información temporal de las frecuencias, permite identificar fenómenos transitorios y no lineales. Otra metodología, menos usada que la transformada de ondeletas, es el exponente fractal de Hurst. Éste explota la estructura compleja - fractal de las señales provenientes de procesos de maquinados, así mismo, el exponente de Hurst es un indicador de las correlaciones a largo plazo que se presentan en la señal. En esta investigación se muestra como esas correlaciones están relacionadas con la condición de falla del sistema, haciendo al exponente de Hurst una metodología efectiva para un sistema de monitoreo. Una ventaja del exponente de Hurst con respecto a la transformada de ondeletas es la simplicidad de su algoritmo, esto reduce su tiempo de procesamiento; fundamental en un monitoreo en línea. Además, el exponente de Hurst está basado en la estimación de un parámetro, lo cual permite una más fácil interpretación de los resultados |
| Resumen en inglés | In this research, two methodologies are use to identify instabilities in an industrial grinding process, the continuous wavelet transform and the fractal Hurst exponent. Machining processes are quite complex and show nonlinear and transient behaviors. Fourier transform, used in the monitoring systems in the industry, is not suitable for this type of systems due to its theoretical principles. For this reason, other methodologies of signal processing are required. For instance, the wavelet transform that provides temporal information of the frequencies. It allows identifying transient and nonlinear behaviors. Another methodology, quite less used than the wavelet transform, is the fractal Hurst exponent. It exploits the complex - fractal structure of the signal coming from machining processes, furthermore, the Hurst exponent is an indicator of the long range correlations presented in the signal. In this research is shown how these correlations are related to the failure condition of the system, making the Hurst exponent an effective methodology for a monitoring system. An advantage of the Hurst exponent with respect to the wavelet transform is the simplicity of its algorithm that reduces its time processing; which is a very important characteristic for an online monitoring system. Besides, the Hurst exponent is parameter estimation based, which allows an easier interpretation of the results |
| Disciplinas: | Ingeniería |
| Palabras clave: | Ingeniería mecánica, Rectificado, Transformada Wavelet, Fractales, Exponente de Hurst, Inestabilidad dinámica |
| Keyword: | Engineering, Mechanical engineering, Grinding, Wavelet transform, Fractals, Hurst exponent, Dynamic instability |
| Texto completo: | Texto completo (Ver HTML) |
