Diagnostico de fallas en el estator de motores de inducción mediante técnicas de inteligencia artificial

Abstract

RESUMEN: En este trabajo se presenta un algoritmo para diagnosticar fallas entre espiras del estator de motores de inducción mediante la aplicación de redes neuronales artificiales (RNA). Los patrones de entrenamiento de las RNA son obtenidos a partir de un modelo de máquina que permite simular fallas internas bajo diferentes condiciones de carga y desequilibrio de tensión. Se muestra la implementación del método utilizando un analizador de redes eléctricas y un procesador digital de señales (DSP). Los resultados obtenidos experimentalmente en dos motores de 2 HP y 3 HP permiten concluir la fortaleza del algoritmo al permitir detectar fallas incipientes en motores de inducción y la factibilidad de implementación del mismo a nivel industrial.

ABSTRACT: A new algorithm to diagnose inter-turn faults in induction motors based on Artificial Neural Networks (ANN) is presented in this work. A machine model able to simulate internal faults under different load conditions and voltage unbalance was implemented and tested, in order to generate the training patterns of the ANN. An electrical network analyzer and a digital signal processor (DSP) are used to show the implementation of the method. Experimental results in a 2 HP and 3 HP induction motors show the robustness of the algorithm allowing detecting incipient faults and its implementation feasibility in industrial plants.