Tesis
Reconocimiento de fallas en motores de inducción mediante patrones orbitales de vibraciones
Fecha
2016-09-20Autor
Longoria Cordero, Gabriel
Institución
Resumen
El análisis de fallos en motores de inducción es una práctica industrial común, teniendo un rápido crecimiento cuando la maquinaria se hizo el principal factor en las extensas jornadas de trabajo. Los motores de inducción se basan en diferentes componentes eléctricos y mecánicos que pueden sufrir algún tipo de desgaste con su uso prolongado. Este trabajo se ha orientado a motores de inducción eléctrica, ya que son los más utilizados en la industria en todo el mundo. Históricamente, algunos trabajos se han enfocado a detectar algunas fallas (la mayoría de ellos identifican comúnmente) evitar problemas y daños en el futuro, si bien el mantenimiento se proporciona en un tiempo adecuado. Los motores de inducción pueden ser clasificados principalmente por el tamaño, potencia, número de fases, etc. Sin embargo, la desalineación, el desbalance y el torbellino de aceite son fallos comunes en todos los tipos de motores, estas fallas generan diferentes niveles de vibraciones externas.
Varias técnicas pueden ser utilizadas en el análisis de fallos de motor, tales como máquinas de vectores soporte, espectro de Fourier, el filtrado wavelet, entre otros. Sin embargo, la complejidad del procesamiento matemático para el procesamiento de la señal del motor es un inconveniente en ellos, en donde la aplicación en sistemas reales puede ser una tarea difícil. Por lo tanto, se propone una nueva técnica usando análisis orbital, que ofrece una forma práctica y fácil de reconocer fallos de alineación, balanceo y remolino de aceite en los motores de inducción.
El Análisis de Órbitas en fallas de motores se ha utilizado para modelar el funcionamiento normal, y representan una base de esta investigación. Las tres diferentes fallas a diversos niveles en el motor presentan una órbita de vibración con características particulares, que se puede utilizar para determinar cuándo un motor presenta un fallo, antes de que aparezca un daño grave en la máquina.
El trabajo de investigación se desarrolla y se divide en dos partes, en la primer etapa (adquisición de datos) se adquieren las señales de las vibraciones de los motores de inducción mediante la utilización de la tarjeta de adquisición de datos NI USB-9233, para posteriormente ser transferidas dichas señales a la segunda etapa (análisis y emisión de diagnóstico), esta etapa está dirigida al análisis matemático de la señal para posteriormente ser procesado a un algoritmo de identificación de fallas mediante una red neuronal tipo propagation y finalmente emitir un resultado del estado en el que opera el motor.