DETECCIÓN DE FALLAS DE CORTOCIRCUITO EN MOTORES DE INDUCCIÓN TRIFÁSICOS (SHORT-CIRCUIT FAULT DETECTION IN THREE PHASE INDUCTION MOTORS)

Resumen

Resumen
Una de las aplicaciones importantes del diagnóstico de fallas en máquinas eléctricas es su contribución en el mantenimiento preventivo, el cual no sólo está basado en registros y programación de eventos, sino también en la detección y aislamiento de fallas. La transformada de Park es una parte importante para el análisis de la condición de operación de las máquinas eléctricas, la cual permite mediante técnicas de procesamiento digital de señales como la transformada discreta de Fourier (DFT) y la transformada discreta ondeleta (Wavelet), detectar fallas de cortocircuito entre espiras en los devanados del estator de un motor de inducción trifásico. En la presente investigación se obtuvieron resultados experimentales, mediante el uso de un banco de pruebas construido especialmente con fines de investigación, el cual consta de una parte mecánica que tiene acoplado un par motor siemens de 3 HP de alta eficiencia y un motor de CD de 3 HP de la marca Baldor que actúa como carga para el motor y una plataforma electrónica que permite el control y la adquisición de señales de corriente del estator de la máquina de inducción, la cual está basada en el procesador de señales digitales (DSP por sus siglas en inglés) y un programa de computadora diseñado en el lenguaje visual de alto nivel Delphi 7, dicho sistema, cuenta con el recurso de tiempo real. La máquina de inducción fue alterada en sus devanados para introducir diferentes escenarios de falla eléctrica de cortocircuito. Finalmente se implementó una red neuronal artificial como herramienta auxiliar al análisis tiempo frecuencia efectuado en la investigación.
Palabras Clave: Fourier, Fallas, Máquina de inducción, Ondeleta, Haar.

Abstract
One of the most important applications in fault diagnosis in electrical machines is its contribution in preventive maintenance, which is not only based on event statistics and programming, but also on fault detection and isolation. Park’s Transformation, along with digital signal processing techniques such as the Discrete Fourier Transform (DFT) and the Discrete Wavelet Transform, analyzes the operating condition of electrical machines with the detection of inter turn short-circuit faults at the stator windings of a three-phase induction motor. Experimental results were obtained by using a test bench built especially for research purposes. The test bench consists of a high efficiency 3 HP siemens motor, coupled with a Baldor 3 HP DC motor which acts as a load for the motor and an electronic platform that allows the control and acquisition of current signals from the stator of the induction machine in real-time, which is based on a digital signal processor (DSP) and a computer algorithm developed in the high-level visual language Delphi 7. The induction machine windings were modified to introduce different scenarios of electrical short-circuit failure. Finally, an artificial neural network was implemented as an auxiliary tool for the time-frequency analysis carried out in the investigation.
Keywords: Fourier, Fault, Machine, Transform, Wavelet.