Diagnóstico de motores eléctricos para la localización de fallas incipientes

Resumen

Los motores de inducción son componentes críticos para la mayoría de las industrias y el monitoreo de su condición se ha convertido en una acción necesaria para detectar fallas; además el mantenimiento oportuno de los motores eléctricos es vital para mantener los complejos procesos de producción industrial. La monitorización de la condición de las máquinas eléctricas se puede realizar a través de la medición de distintas de sus señales. Al respecto, algunas de las más importantes son las vibraciones, las corrientes y el sonido. Para obtener el diagnóstico del motor es necesario analizar la señal capturada e identificar las frecuencias presentes en su espectro que están asociadas con fallos, el análisis puede llevarse a cabo durante la operación en estado estacionario o durante el transitorio de arranque del motor. Para señales capturadas en estado estable, el contenido frecuencial de las señales se obtiene generalmente con la transformada de Fourier, y para las señales capturadas en el transitorio de arranque, el contenido espectral y su evolución en el tiempo se obtienen por una descomposición tiempo-frecuencia de la señal. En lo que respecta a la industria, las vibraciones son sin lugar a dudas las señales más utilizadas para diagnosticar, aunque prácticamente siempre a través de un análisis en régimen permanente. Por otra parte, existen muy pocas investigaciones relativas al uso de las vibraciones. Con respecto a la corriente, ocurre lo inverso: su presencia en la industria es mucho menor que las vibraciones, además de que las técnicas utilizadas son las más básicas, mientras que los centros de investigación han dedicado muchos esfuerzos en mejorar las técnicas basadas en el análisis de dicha señal, y en especial a través del transitorio, el cual ha demostrado ser fuente de mucha información. Finalmente, el sonido ha sido utilizado de forma muy precaria desde siempre por los técnicos de mantenimiento: les basta con escuchar un rodamiento, amplificando el sonido con un cilindro alargado colocado en el punto adecuado, para diagnosticar este componente. No obstante, su potencial al registrarlo adecuadamente y aplicar los aparatos matemáticos está todavía por descubrir, utilizándose de forma muy minoritaria en la industria, y habiéndose investigado poco o nada por parte de la comunidad científica. \\ Para enriquecer el conocimiento y complementar las abundantes investigaciones en torno al análisis de corrientes, merece la pena la exploración de metodologías de diagnóstico basadas en el análisis de vibraciones y sonido, debido a que cada señal amplifica mejor la presencia de un tipo de avería, y que, frente a un motor con un funcionamiento sospechoso, resulta conveniente combinar la información de cada una de ellas. El análisis de señales de sonido y el análisis de vibraciones, puede ofrecer grandes prestaciones para el diagnóstico de motores de inducción. En definitiva, el potencial del análisis de las vibraciones en régimen transitorio está todavía por descubrir. Teniendo en cuenta la importante información que se ha podido obtener del análisis de la corriente en transitorio, resulta evidente el interés de investigar qué se puede obtener con el transitorio de las vibraciones, que tan bien funcionan para diagnosticar motores en permanente en la industria. Por otra parte, el sonido, cuya información resulta relevante para los técnicos, incluso con un análisis precario, debe ser también motivo de estudio, aplicando lo conocido del análisis permanente en vibraciones y corrientes. Una de las contribuciones de este trabajo es una nueva metodología de análisis para la detección de fallas en motores de inducción en estado estacionario. El diagnóstico de las fallas se hace por medio del análisis de señales de sonido y los resultados se corroboran con el análisis de señales de vibración que es una metodología ampliamente aceptada. Este enfoque propuesto utiliza la CEEMD para descomponer la señal en el dominio del tiempo en varias funciones de modo intrínseco (IMFs). Posteriormente, se calcula el marginal en frecuencia de la representación de Gabor; esto se calcula con el fin de obtener el contenido espectral de las IMFs en el dominio de la frecuencia e identificar los componentes espectrales asociados a las fallas. Esta nueva metodología propuesta arroja mejores resultados para la detectabilidad en comparación con otros trabajos publicados. Esta metodología propuesta se valida experimentalmente con la identificación de las fallas de dos barras del rotor rotas, desbalance mecánico y defectos en la pista externa del rodamiento. Además de la metodología propuesta para el diagnóstico de motores en estado estable, en este trabajo también se presenta un estudio comparativo de diferentes técnicas de análisis tiempo-frecuencia que pueden utilizarse para detectar fallas en motores de inducción analizando señales de vibración durante el transitorio de arranque del motor. Las técnicas estudiadas son la distribución tiempo-frecuencia de Gabor (TFDG), el escalograma tiempo-frecuencia de Morlet (TFMS), la clasificación de señales múltiples (MUSIC) y la transformada de Fourier en tiempo corto (STFT). Las señales de vibración analizadas provienen de motores que presentan las siguientes fallas: una barra del rotor rota, dos barras rotas, desbalance y defectos en la pista externa del rodamiento. Los resultados obtenidos muestran la viabilidad de detectar fallas en motores de inducción utilizando el análisis espectral tiempo-frecuencia aplicado a señales de vibración. Esta metodología propuesta es aplicable cuando se pretende diagnosticar fallas mecánicas o para complementar un análisis de señales de corriente. Además, la metodología tiene aplicaciones en motores que se alimentan con inversores, en tales casos no se recomienda el análisis de señales de corriente debido a la mala calidad de la señal.