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Perera, RicardoAutor (correspondencia)Huerta, ConsueloAutor o Coautor

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9 de junio de 2019
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Gear dynamics monitoring using discrete wavelet transformation and multi-layer perceptron neural networks

Publicado en: APPLIED SOFT COMPUTING. 12 (9): 2867-2878 - 2012-09-01 12(9), DOI: 10.1016/j.asoc.2012.04.003

Autores:

Sanz, J; Perera, R; Huerta, C
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Afiliaciones

Acciona Windpower SA, Dept Engn, Pol Ind Barasoain - Autor o Coautor
Tech Univ, Dept Struct Mech - Autor o Coautor

Resumen

This paper presents a multi-stage algorithm for the dynamic condition monitoring of a gear. The algorithm provides information referred to the gear status (fault or normal condition) and estimates the mesh stiffness per shaft revolution in case that any abnormality is detected. In the first stage, the analysis of coefficients generated through discrete wavelet transformation (DWT) is proposed as a fault detection and localization tool. The second stage consists in establishing the mesh stiffness reduction associated with local failures by applying a supervised learning mode and coupled with analytical models. To do this, a multi-layer perceptron neural network has been configured using as input features statistical parameters sensitive to torsional stiffness decrease and derived from wavelet transforms of the response signal. The proposed method is applied to the gear condition monitoring and results show that it can update the mesh dynamic properties of the gear on line. (C) 2012 Elsevier B.V. All rights reserved.
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Palabras clave

AmplitudeClassifierDamage diagnosisDecompositionDiagnosisDynamic monitoringFault-detectionNeural networksRepresentationRotating machinerySignalsSystemsVibrationWavelet transform

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista APPLIED SOFT COMPUTING debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2012, se encontraba en la posición 23/115, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Computer Science, Artificial Intelligence.

Desde una perspectiva relativa, y atendiendo al indicador del impacto normalizado calculado a partir de las Citas Mundiales proporcionadas por WoS (ESI, Clarivate), arroja un valor para la normalización de citas relativas a la tasa de citación esperada de: 1.38. Esto 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)

Esta información viene reforzada por otros indicadores del mismo tipo, que aunque dinámicos en el tiempo y dependientes del conjunto de citaciones medias mundiales en el momento de su cálculo, coinciden en posicionar en algún momento al trabajo, entre el 50% más citados dentro de su temática:

  • Media Ponderada del Impacto Normalizado de la agencia Scopus: 1.99 (fuente consultada: FECYT Mar 2025)

De manera concreta y atendiendo a las diferentes agencias de indexación, el trabajo ha acumulado, hasta la fecha 2026-04-26, el siguiente número de citas:

  • WoS: 49
  • Scopus: 64
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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 2026-04-26:

  • 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: 72 (PlumX).

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:

  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/23077/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

  • Visualizaciones: 402
  • Descargas: 650
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

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 (HUERTA GOMEZ DE MERODIO, M. CONSUELO).

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido PERERA VELAMAZAN, RICARDO.

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Reconocimientos ligados al ítem

The writers acknowledge support for the work reported in this paper from the Ministry of Science and Innovation of Spain (Project BIA2010-20234-C03-01).
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