ASIFICACIÓN DE SEÑALES PARA EL DIAGNÓSTICO DE FALLAS EN MÁQUINAS ELÉCTRICAS..............................................45 3.1 Análisis en est...

ASIFICACIÓN DE SEÑALES PARA EL DIAGNÓSTICO DE FALLAS EN MÁQUINAS ELÉCTRICAS..............................................45 3.1 Análisis en estado permanente..................................................................................45 3.1.1 Transformada de Fourier y algoritmo transformada rápida de Fourier (FFT)......45 3.1.2 Indicadores estadísticos y no estadísticos...........................................................47 3.1.3 Indicador de fallo basado en la energía DWT ()..................................................50 3.1.4 Fractales..............................................................................................................52 3.1.5 Entropía wavelet..................................................................................................53 3.2 Análisis en estado transitorio.....................................................................................55 6 3.2.1 Transformada de Fourier de tiempo corto (STFT)...............................................59 3.2.2 Algoritmo de clasificación de señales para la estimación del contenido frecuencial de una señal en el tiempo (algoritmo MUSIC)............................................60 3.2.3 Transformada wavelet..........................................................................................62 3.2.4 Transformada wavelet discreta (DWT)................................................................63 3.2.5 Principio de incertidumbre transformada wavelet................................................65 3.2.6 Familias wavelet madre.......................................................................................65 3.2.7 Transformada wavelet discreta inversa (IDWT)...................................................68 3.3 Análisis discriminante lineal.......................................................................................68 3.4 Clasificación de datos mediante redes neuronales artificiales (RNA)........................69 3.5 Detección automática del arranque del motor y estado estable.................................71 4. ANÁLISIS DEL FLUJO MAGNÉTICO DE DISPERSIÓN PARA EL MONITOREO DE LA CONDICIÓN EN MÁQUINAS ELÉCTRICAS......................................................................73 4.1 Sensores típicos empleados para la adquisición de señales de flujo magnético.......74 4.1.1 Sensores de bobina para capturar flujo magnético..............................................74 4.1.2 Sensor fluxgate....................................................................................................76 4.1.3 Sensores de efecto Hall.......................................................................................77 4.2 Sensor triaxial propuesto............................................................................................77 4.3 Diseño digital de sistemas de procesado y adquisición.............................................79 4.3.1 Tarjeta de adquisición..........................................................................................80 4.3.2 Tarjeta de procesado...........................................................................................82 5. METODOLOGÍA..............................................................................................................85 6. RESULTADOS Y DISCUSIÓN........................................................................................94 6.1 Aplicación de la metodología propuesta para el diagnóstico automático de asimetrías de rotor en motores de inducción de rotor bobinado........................................................95 6.1.1 Motivación del caso de estudio............................................................................95 6.1.2 Puesta en marcha de experimentos....................................................................96 6.1.3 Resultados y discusión del caso de estudio........................................................97 6.2 Aplicación de la metodología propuesta para el diagnóstico automático de fallo de barras rotas y desalineamiento durante el arranque del motor......................................106 7 6.2.1 Motivación del caso de estudio..........................................................................106 6.2.2 Puesta en marcha de experimentos..................................................................107 6.2.3 Resultados y discusión del caso de estudio......................................................110 6.3 Aplicación de la metodología propuesta para el diagnóstico automático de fallo gradual de pista exterior en rodamientos.......................................................................120 6.3.1 Motivación del caso de estudio..........................................................................120 6.3.2 Puesta en marcha de experimentos..................................................................123 6.3.3 Resultados y discusión del caso de estudio......................................................127 6.4 Aplicación de la metodología propuesta para el diagnóstico de fallo de barras rotas en motores de arranque de corta duración....................................................................139 6.4.1 Motivación del caso de estudio..........................................................................139 6.4.2 Puesta en marcha de experimentos..................................................................141 6.4.3 Resultados y discusión del caso de estudio......................................................143 6.5 Aplicación de la metodología propuesta para el diagnóstico de desgaste gradual en cajas de engranes..........................................................................................................149 6.5.1 Motivación del caso de estudio..........................................................................149 6.5.2 Puesta en marcha de experimentos..................................................................150 6.5.3 Resultados y discusión del caso de estudio......................................................153 6.6 Aplicación de la metodología propuesta para el diagnóstico de desgaste de herramientas de corte en máquinas CNC......................................................................161 6.6.1 Motivación del caso de estudio..........................................................................161 6.6.2 Puesta en marcha de experimentos..................................................................163 6.6.3 Resultados y discusión del caso de estudio......................................................167 7. CONCLUSIONES Y PROSPECTIVAS..........................................................................173 Referencias.......................................................................................................................191 Índice de cuadros Tabla 1: Efectos en la vida útil del aislamiento al operar bajo temperaturas elevadas (Bonnett & Soukup, 1992)...................................................................................................41 Tabla 2. Indicadores estadísticos para la caracterización del comportamiento dinámico de una señal capturada en el tiempo........................................................................................48 Tabla 3. Funciones de activación comúnmente empleadas en una red neuronal artificial..71 Tabla 4. Matriz de pruebas para los diferentes niveles de desgaste del rodamiento........125 Tabla 5. Detalle de los subconjuntos seleccionados integrados al considerar combinaciones de tres indicadores estadísticos para el cómputo del puntaje de Fisher cuando el motor operaba a una frecuencia de suministro de energía de 60 Hz y 50 Hz (Zamudio-Ramirez et al., 2021).........................................................................................132 Tabla 6. Detalle de los subconjuntos seleccionados integrados al considerar combinaciones de tres indicadores estadísticos para el cómputo del puntaje de Fisher cuando el motor operaba a una frecuencia de suministro de energía de 15 Hz y 5 Hz.. . .133 Tabla 7. Porcentaje de efectividad de la metodología propuesta (matriz de confusión) al analizar todas las condiciones de rodamiento consideradas para una fuente de alimentación de línea directa a 60 Hz, y para una fuente de alimentación VFD de 60 Hz, 50 Hz y 15 Hz.........................................................................................................................137 Tabla 8. Porcentaje de efectividad de la metodología propuesta (matriz de confusión) al analizar todas las condiciones de rodamiento consideradas para una fuente de alimentación VFD de 5 Hz.................................................................................................138 Tabla 9. Valores propios resultantes, varianza individual y acumulativa para los componentes principales...................................................................................................154 Tabla 10. Matriz de confusión conseguida por la clasificación individual resultante mediante el clasificador basado en redes neuronales artificiales aquí propuesto.............156 Tabla 11. Amplitud máxima rastreada para el armónico relacionado con la falla..............160 Tabla 12. Bandas de frecuencia cubiertas por las señales wavelet más representativas, de acuerdo a la frecuencia de muestreo empleada de 5 kHz................................................167 Tabla 13. Porcentaje de efectividad de la metodología propuesta al analizar el flujo de dispersión axial + radial (matriz de confusión)...................................................................172 Índice de figuras Figura 1. Distribución de fallos en motores eléctricos con capacidad mayor a 200 hp (Petrov et al., 2017).............................................................................................................18 Figura 2. Arco eléctrico en un rodamiento metálico: (a) La corriente eléctrica pasa a través de los elementos rodantes. (b) La soldadura por arco se produce entre los elementos rodantes y la pista del rodamiento. (c) El material fundido se solidifica y separa. (d) El exceso de material se elimina debido a la rotación de los elementos rodantes (Zamudio- Ramirez et al., 2021)...........................................................................................................33 Figura 3. Parámetros de rodamientos de bolas (autoría propia).........................................34 Figura 4. Tipos de desalineamiento de eje. (a) Desalineamiento angular. (b) Desalineamiento paralelo. (c) Desalineamiento combinado (autoría propia)......................38 Figura 5. Ejemplo de uso de transformada de Fourier: (a) señal en el tiempo, (b) espectro de Fourier............................................................................................................................47 Figura 6. Cálculo de los indicadores propuestos a partir de una señal capturada en el dominio del tiempo..............................................................................................................50 Figura 7. Ventana rectangular considerada para calcular el valor del indicador analizando la señal wavelet (Zamudio-Ramirez et al., 2022)................................................................51 Figura 8. Evoluciones teóricas de los componentes amplificados por las asimetrías del rotor durante un transitorio de arranque simulado en un motor de inducción (autoría propia)................................................................................................................................. 58 Figura 9. Transformada de Fourier de tiempo corto con superposición de ventanas sucesivas de una señal en el dominio del tiempo (autoría propia)......................................60 Figura 10. Transformada MUSIC de tiempo corto con superposición de ventanas sucesivas de una señal en el