3.1 Análisis en estado permanente 3.1.1Transformada de Fourier y algoritmo transformada rápida de Fourier (FFT) La transformada de Fourier (FT por su abreviatura en inglés Fourier Transform) es una herramienta matemática que descompone una función del tiempo (una señal) en las frecuencias que lo integran. La transformada de Fourier de una función del tiempo se ada en este ejemplo es del tipo estacionaria, es decir sus componentes frecuenciales no cambian con el tiempo, el espectro de Fourier es ideal y solo aparecen las componentes esperadas, sin embargo, la transformada de Fourier aplicada a señales no estacionarias permite extraer las componentes frecuenciales iferación para esquemas de diagnóstico destinados al diagnóstico en línea y su implementación en hardware (Huerta-Rosales et al., 2021), entre otras: la baja carga de cómputo y los recursos de memoria mínimos utilizados para calcularlos, la capacidad de extraer información sobre tendencias generales y su simplicidad. Con el fin de mantener solo los indicadores más representativos, es decir, aquellos que más significado tienen sobre los resultados, y minimizar los problemas de redundancia, se realiza una etapa de preprocesamiento posterior mediante la aplicación de técnicas como la puntuación de Fisher. Este método puede interpretarse como una medida relativa que representa la distancia entre diferentes clases y la dispersión entre puntos de datos pertenecientes a cada clase. De esta manera, un puntaje de Fisher (FS por su abreviatura en inglés Fischer Score) pequeño implica una capacidad discriminatoria deficiente, mientras que un puntaje de Fisher más alto vincula una mejor característica discriminatoria. Considerando esto, la selección de características se realiza bajo un enfoque combinatorio donde los puntajes de Fisher se obtienen al realizar combinaciones entre todas las características estadísticas disponibles. Por lo tanto, las capacidades de discriminación se evalúan considerando diferentes subconjuntos de características. Luego, después de evaluar la puntuación de Fisher de cada subconjunto de características estadísticas, el primer subconjunto clasificado se considera el más relevante y discriminatorio. El F S j de la función j está dado por (23) (Huerta-Rosales et al., 2021). F S j=∑ i=1 c ni (μi j−μ j )2 ∑ i=1 c ni (σ i j)2 (23) donde μi j, σ i j , y ni son la media, la desviación estándar y el tamaño de la i−ésima clase c de la j −ésima función, respectivamente, µ j es la media de todo el conjunto de datos de la j −ésima función. Tabla 2. Indicadores estadísticos para la caracterización del comportamiento dinámico de una señal capturada en el tiempo. Indicador Ecuación matemática Media aritmética T 1= 1 N ∙∑ i=1 N |xi| (24) Valor máximo T 2=max ( x ) (25) Media cuadrática T 3=√ 1N ∙∑ i=1 N (x i ) 2 (26) Raíz cuadrada media T 4=( 1N ∙∑ i=1 N √|xi|) 2 (27) Desviación estándar T 5=√ 1N ∙∑ i=1 N (x i−T 1 )2 (28) Varianza T 6= 1 N ∙∑ i=1 n (x i−T 1 )2 (29) Factor de forma RMS T 7= T 3 1 N ∙∑ i=1 N |x i| (30) Factor de forma SRM T 8= T 4 1 N ∙∑ i=1 N |x i| (31) Factor cresta T 9= T2 T3 (32) Factor de latitud T 10= T2 T 4 (33) Factor de impulso T 11= T2 1 N ∙∑ i=1 N |x i| (34) Oblicuidad T 12= ∑ [ (xi−T 1 )3 ] T 5 3 (35) Curtosis T 13= ∑ [ (x i−T 1 )4 ] T 5 4 (36) Quinto momento T 14= ∑ [ (x i−T1 )5 ] T5 5 (37) Sexto momento T 15= ∑ [ (x i−T 1 )6 ] T 5 6 (38) La Figura 6 muestra un ejemplo de la forma de obtener los indicadores aquí propuestos. Como se puede observar, se trata de una señal capturada en el tiempo, en la que es necesario generar ventanas cuadradas deslizantes con o sin superposición entre ventanas. El tamaño de la ventana es previamente seleccionado; sin embargo, para los fines de este trabajo de investigación se emplea un tamaño de ventana de 1s, con el fin de evitar lo más posible procesar disturbios en la señal capturada. Finalmente, por cada ventana de puntos se calcula cada uno de los indicadores aquí propuestos calculando las expresiones (24) a (38). Figura 6. Cálculo de los indicadores propuestos a partir de una señal capturada en el dominio del tiempo. 3.1.3Indicador de fallo basado en la energía DWT ( γDWT) . La energía basada en la transformada wavelet discreta (γDWT), es un indicador normalizado que proporciona una idea general de los cambios de energía en una señal dada. Este indicador ha sido ampliamente aplicado con gran éxito al diagnóstico de fallas en motores eléctricos debido a su alta capacidad para evaluar la energía de una banda de frecuencia específica. Este indicador es adecuado para medir las amplitudes en una banda de frecuencia limitada en la que aparece una componente de falla, y su uso está basado en el hecho que energías de la componente wavelet que contiene la banda de frecuencia donde aparece el fallo aumentan a medida que la severidad de la falla estudiada se agrava, y para el caso en que se analiza una señal capturada en el dominio del tiempo a partir de una magnitud física (como corrientes, sonido, vibraciones, etc.) relaciona esta señal (capturada por el sensor correspondiente) con el de la señal wavelet que contiene la mayor parte de la componente de frecuencia de falla (????????). Este indicador ha sido sugerido en trabajos previos para la detección de algunas fallas en motores eléctricos como problemas en el rotor (Riera-Guasp et al., 2008), y se adapta aquí para los propósitos de este trabajo de tesis. Este indicador normalizado viene dado por la ecuación (39) (donde???????? es la posición de la primera muestra a considerar y ???????? es la última muestra que cubre el intervalo de tiempo considerado). Dado que este indicador requiere el análisis de los datos derivados de una ventana rectangular extraída de las bandas de frecuencia DWT, se recomienda una ventana de tiempo de 1 s como tamaño mínimo para reducir el efecto del ruido de procesamiento producido por fuentes externas. La Figura 7 muestra un ejemplo de una ventana de tiempo considerada para los análisis de una señal wavelet d5 para calcular el índice γDWT. γDWT (dB )=10 ⋅ log [ ∑ j=Nb Ns ϕ j 2 ∑ j=Nb Ns [dn ( j ) ]2 ] (39) N b N s -0 .05 0 0.05 d 5 Figura 7. Ventana rectangular considerada para calcular el valor del indicador γDWT analizando la señal wavelet d5 (Zamudio-Ramirez et al., 2022). 3.1.4Fractales. El análisis de dimensión fractal (FD por sus siglas en inglés, Fractal Dimension) es un concepto de la teoría del caos, que intenta medir la cantidad de autosimilitud o patrones repetidos que están presentes en una señal (Amezquita-Sanchez et al., 2017). La caracterización fractal puede ser especialmente útil para analizar y comparar formas de onda complejas (Katz, 1988). De esta forma, un análisis de dimensión fractal puede usarse para evaluar la consistencia de una