Los mapas tiempo-frecuencia obtenidos mediante la técnica STFT al procesar las señales proporcionadas por el sensor triaxial de flujo propuesto y p...

Los mapas tiempo-frecuencia obtenidos mediante la técnica STFT al procesar las señales proporcionadas por el sensor triaxial de flujo propuesto y para cada una de las fallas del motor de inducción estudiadas en el presente caso de estudio: HLT, MAL, 1 BRB + MAL, 2 BRB + MAL se muestran en la Figura 49. De esta figura se puede observar la aparición y evolución de las componentes de falla descritas por la teoría:  Por un lado, la componente axial en s ⋅ f es claramente visible, especialmente cuando se analizan las señales proporcionadas por el sensor primario 1 y 2, que capturan el flujo magnético de dispersión axial, y combinación de flujos de dispersión axial y radial, respectivamente,  Por otro lado, la componente frecuencial armónica amplificada por el fallo f· (1−2· s ) es especialmente visible en el sensor primario 3, que captura principalmente el flujo de dispersión radial. A través del sensor de flujo magnético de dispersión triaxial propuesto, es posible capturar la evolución de los armónicos de falla del motor de inducción utilizando herramientas especializadas de descomposición tiempo-frecuencia de manera concisa, con la ventaja de poder adquirir estas evoluciones desde una sola posición en la periferia de la carcasa del motor. Los mapas tiempo-frecuencia demuestran este hecho. En estos mapas, se puede ver claramente la aparición de patrones muy característicos, especialmente cuando el motor está operando en una condición de falla. Por el contrario, cuando el motor está en un estado saludable, no se observa un patrón específico. La Figura 49a, muestra los mapas de tiempo-frecuencia obtenidos al analizar la señal proporcionada por el sensor primario 1, el cual captura esencialmente el flujo de dispersión axial. En estos mapas se nota la aparición del armónico s ⋅ f (amplificado por fallas de desalineación) y el armónico f ⋅ (1−2 ⋅ s) que es amplificado por barras rotas del rotor. De igual forma, la Figura 49b muestra los mapas tiempo-frecuencia obtenidos al analizar la señal captada por el sensor primario 2, cuyas lecturas corresponden a la adquisición simultánea de los flujos magnéticos de dispersión axial y radial. En comparación con los mapas obtenidos a través del flujo de dispersión axial, es evidente la presencia del armónico f ⋅ (1−2 ⋅ s) aun cuando el motor opera bajo 1 BRB + MAL. Por otro lado, la Figura 49c muestra los mapas de tiempo-frecuencia obtenidos al procesar la señal proporcionada por el sensor primario 3 que corresponde esencialmente a lecturas de flujo de dispersión radial. En estos mapas se evidencia la amplificación del armónico f ⋅ (1−2 ⋅ s) con mayor intensidad (en comparación a los mapas obtenidos a través del flujo axial y la combinación de flujos dispersos axiales y radiales) cuando el motor está operando bajo 2 BRB + MAL, e incluso cuando el motor tiene 1 BRB + MAL. Así entonces, se puede observar que el sensor triaxial propuesto es capaz de capturar las componentes de falla de forma adecuada, lo que permite realizar el diagnóstico de una forma muy práctica, en cuanto a la instalación de sensores y adquisición de señales se trata, ya que desde un mismo punto en la periferia de la carcasa del motor bajo análisis es posible adquirir las diferentes componentes de flujo magnético de dispersión de forma simultánea. Figura 49. Análisis STFT obtenidos para cada una de las fallas del motor de inducción aquí estudiadas al procesar las señales proporcionadas por el sensor triaxial de flujo dispersión al instalarlo en la posición A: (a) sensor primario 1; (b) sensor primario 2; (c) sensor primario 3 (Zamudio-Ramírez et al., 2020).