En los sistemas de enfriamiento de las plantas de energía térmica y nuclear, las señales de falla de los rodamientos del motor debido a su naturaleza débil y no lineal pueden ser fácilmente enmascaradas por las señales de funcionamiento y las señales inválidas, y el uso de un solo control de vibraciones no es suficiente para recopilar información completa sobre las fallas. Con este fin, se propone un método de fusión de señales de sonido y vibración (fusión de sonido y vibración) para monitorear la información de falla de los rodamientos del motor. En primer lugar, para las señales de sonido y vibración recopiladas de los rodamientos del motor, se propone un método integrado que combina la cresta de la onda (WR) y la descomposición modal variacional (VMD) para extraer las características de las señales de sonido y vibración; utilizando WR para analizar la señal inicial, y luego utilizando la información obtenida para determinar los parámetros de VMD, lo que compensa las deficiencias del método VMD inicial que requiere la predeterminación de parámetros basados en la experiencia; finalmente, se utilizan la tecnología de fusión de señales de sonido y vibración y el algoritmo WR-VMD para datos reales de falla de rodamientos del motor. Los resultados de la simulación muestran: en comparación con métodos similares, el método WR-VMD extrae las características más evidentes, tiene menos interferencias y la mayor precisión entre las utilizadas para el diagnóstico de fallas; la fusión de señales de sonido y vibración aumenta la precisión del diagnóstico de fallas al menos en un 7%.

Falla de rodamientos; Fusión de sonido y vibración; Descomposición modal variacional; Cresta de la onda; Extracción de características