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Investigadores/as Institucionales

Antonino-Daviu, JaAutor (correspondencia)

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28 de octubre de 2024
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Artículo
Sí

Gear wear detection based on statistic features and heuristic scheme by using data fusion of current and vibration signals

Publicado en: Energies. 16 (2): 948- - 2023-01-01 16(2), DOI: 10.3390/en16020948

Autores:

Jaen-Cuellar, Arturo Yosimar ; Trejo-Hernández, Miguel ; Osornio-Rios, Roque Alfredo; Antonino-Daviu, J.
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Afiliaciones

Univ Autonoma Queretaro, Fac Ingn, HSPdigital CA Mecatron, Campus San Juan del Rio,Rio Moctezuma 249,Col San - Autor o Coautor
Univ Politecn Valencia UPV, Inst Tecnol Energia, Camino Vera S-N - Autor o Coautor

Resumen

Kinematic chains are ensembles of elements that integrate, among other components, with the induction motors, the mechanical couplings, and the loads to provide support to the industrial processes that require motion interchange. In this same line, the induction motor justifies its importance because this machine is the core that provides the power and generates the motion of the industrial process. However, also, it is possible to diagnose other types of faults that occur in other elements in the kinematic chain, which are reflected as problems in the motor operation. With this purpose, the coupling between the motor and the final load in the chain requires, in many situations, the use of a gearbox that balances the torque-velocity relationship. Thus, the gear wear in this component is addressed in many works, but the study of gradual wear has not been completely covered yet at different operating frequencies. Therefore, in this work, a methodology is proposed based on statistical features and genetic algorithms to find out those features that can best be used for detecting the gradual gear wear of a gearbox by using the signals, measured directly in the motor, from current and vibration sensors at different frequencies. The methodology also makes use of linear discriminant analysis to generate a bidimensional representation of the system conditions that are fed to a neural network with a simple structure for performing the classification of the condition. Four uniform gear wear conditions were tested, including the healthy state and three gradual conditions: 25%, 50%, and 75% wear in the gear teeth. Because of the sampling frequency, the number of sensors, the time for data acquisition, the different operation frequencies analyzed, and the computation of the different statistical features, meant that a large amount of data were generated that needed to be fused and reduced. Therefore, the proposed methodology provides an excellent generalized solution for data fusion and for minimizing the computational burden required. The obtained results demonstrate the effectiveness of fault gradualism detection for the proposed approach.
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Palabras clave

Artificial intelligenceConditionData acquisitionData fusionDiagnosisDiscriminant analysisElectrical machineFault detectionFault-diagnosisFaults detectionFeature extractionGear teethGear wearGenetic algorithmGenetic algorithmsInduction motorsInduction-motorsInductions motorsIndustrial motorIndustrial motorsIndustrial processsKinematic chainKinematicsSamplingStatistical featuresVibrations (mechanical)Wear detectionWear of materials

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Energies debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia Scopus (SJR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2023, se encontraba en la posición , consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Engineering (Miscellaneous).

Desde una perspectiva relativa, y atendiendo al indicador del impacto normalizado calculado a partir de las Citas Mundiales de Scopus Elsevier, arroja un valor para la media Ponderada del Impacto Normalizado de la agencia Scopus: 1.32, lo que indica que, de manera comparada con trabajos en la misma disciplina y en el mismo año de publicación, lo ubica como trabajo citado por encima de la media. (fuente consultada: ESI 13 Nov 2025)

De manera concreta y atendiendo a las diferentes agencias de indexación, el trabajo ha acumulado, hasta la fecha 2026-04-02, el siguiente número de citas:

  • WoS: 9
  • Scopus: 12
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-02:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 24 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

    Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

    • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
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    Análisis de liderazgo de los autores institucionales

    Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: Mexico; Switzerland.

    Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Último Autor (Antonino Daviu, José Alfonso).

    el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido Antonino Daviu, José Alfonso.

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