El desarrollo de este proyecto se centra en dos objetivos principales: el análisis de señales mediante técnicas que trabajan en el dominio de tiempo-frecuencia y el uso de las máquinas de soporte vectorial como técnica de clasificación para el diagnóstico de rodamientos de bola. Dentro de los dos grandes objetivos, encontramos numerosos objetivos específicos que se detallarán a continuación: Trabajo con datos obtenidos en ensayos experimentales representativos. Realización del análisis en frecuencia de la señal mediante la transformada de Fourier. Identificación de las frecuencias características de defecto tanto de forma teórica como práctica mediante la transformada de Fourier. Uso de la envolvente de la señal mediante la transformada de Hilbert como método para la eliminación de ruido. Análisis de la posibilidad de realizar la identificación de la condición del rodamiento mediante técnicas basadas en el dominio de la frecuencia (Transformada de Fourier y Transformada de Hilbert). Análisis de la señal de vibración mediante técnicas que combinan el dominio del tiempo y la frecuencia (Transformada Wavelet). Descomposición de la señal en paquetes Wavelet para la extracción de los coeficientes de energía. Generación de los vectores característicos en función de los coeficientes de energía para cada condición de estudio y búsqueda de las condiciones óptimas. Clasificación de las señales vibratorias en función de sus vectores característicos utilizando máquinas de soporte vectorial. Uso de los métodos, uno contra uno y uno contra el resto para la realización de la clasificación multiclase. Búsqueda de las condiciones óptimas de entrenamiento y clasificación mediante la modificación de los parámetros de margen blando y función soporte. Búsqueda de las condiciones óptimas de entrenamiento y clasificación mediante la modificación del número de vectores característicos que utilizamos para entrenar la máquina de vectores soporte. Búsqueda de las condiciones óptimas de entrenamiento y clasificación mediante la modificación del número de datos de la señal necesario para conseguir resultados aceptables. Adición de ruido a la señal para comprobar la robustez del método. Uso de señales de vibración recogidas en un medio menos aislado que el utilizado en el resto de apartados para comprobar la robustez del método. Para la realización del proyecto, se hace uso del entorno de MATLAB® tanto para el tratamiento de señales como para su posterior clasificación. Para las máquinas de soporte vectorial se utiliza la librería específica Libsvm. Para el tratamiento de señales utilizando la FFT y la HT se utilizan las librerías internas de MATLAB®.