Detección de barras rotas y desbalance mecánico en motores de inducción utilizando los momentos centrales de la señal de corriente

Abstract

Los motores de inducción son componentes fundamentales de cualquier proceso industrial; por lo tanto, es muy importante monitorearlos de forma continua para detectar fallas incipientes a fin de evitar interrupciones en las líneas de producción. Barras rotas y desbalance están entre las condiciones de falla más frecuentes atrayendo la atención de los investigadores en busca de técnicas eficientes para reconocer estas condiciones con gran certidumbre. La mayoría de los métodos propuestos optan por detector las fallas durante el transitorio de arranque del motor debido a que las componentes frecuenciales características de algunas fallas se intensifican; sin embargo, los motores de inducción trabajan regularmente en un régimen de operación estable. En este trabajo se propone una técnica basad en el análisis de la señal de corriente durante el estado estable y se realiza un estudio experimental para detectar barras rotas y desbalance mecánico en un motor de inducción a través de la observación de los momentos centrales estadísticos de la señal de corriente y una red neuronal artificial del tipo perceptrón multicapa. Los resultados obtenidos demuestran que la técnica propuesta identifica y clasifica la condición de operación del motor de inducción con una certeza mayor al 90%.