Detección de Inestabilidades Dinámicas en Procesos de Rectificado mediante la Transformada Continua de Ondeletas y el Exponente Fractal de Hurst

Resumen

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.