DETECCIÓN DE DESBALANCE MECÁNICO EN MÁQUINAS ELÉCTRICAS CON PLATAFORMA DIGITAL DE BAJO COSTO (DETECTION OF MECHANICAL UNBALANCE IN ELECTRICAL MACHINES USING A LOW-COST DIGITAL PLATFORM)

Resumen

Resumen:
Las máquinas eléctricas son ampliamente utilizadas en el sector industrial, el comercial y el hogar. Aplicando herramientas tiempo frecuencia se logra la detección de fallas mecánicas en las máquinas eléctricas, y se evitan grandes pérdidas económicas disminuyendo paros inadvertidos. Es posible efectuar la detección de fallas de desbalance mediante análisis de señales. En el presente trabajo expone un caso de estudio de motor eléctrico al que se le provoca un desbalance. Se diseñó un sistema electrónico que permite la adquisición de señales y un programa de computadora que permite la adquisición de información de vibración mecánica, aplicando herramientas tiempo frecuencia como la transformada discreta de Fourier y ondeleta. Como resultado de la investigación y desarrollo, se concluye que es posible identificar las frecuencias de firma de falla características de problemas de desbalance, se concluye que utilizando un sistema de bajo costo es posible efectuar la detección de falla de desbalance.
Palabras Clave: Detección de fallas, fallo de desbalance, motor eléctrico, transformada discreta ondeleta, transformada discreta de Fourier.

Abstract
Electric machines are widely used in industrial, commercial and residential areas. By using time-frequency tools, mechanical faults in electric machines can be detected and large economic losses can be avoided by reducing unscheduled downtime. The detection of unbalance faults is possible by means of signal analysis. In this work, a case study of an electric motor that is causing an unbalance fault is presented. An electronic system was designed to acquire signals and a computer program was developed to acquire mechanical vibration information using time-frequency tools such as the Discrete Fourier Transform and the Wavelet Transform. As a result of the research and development, it is concluded that it is possible to identify the fault signature frequencies that are characteristic of unbalance problems; it is concluded that using a low-cost system it is possible to detect unbalance faults.
Keywords: Fault detection, unbalance faults, electric motor, Discrete Fourier transform, Discrete Wavelet transform.