Metodología para el diagnóstico de averías en motores de inducción mediante el análisis de corrientes estatóricas transitorias utilizando átomos tiempo-frecuencia.

Zusammenfassung

Las técnicas de diagnóstico de máquinas eléctricas más utilizadas actualmente están basadas en el análisis de la corriente (debido a su carácter no invasivo) a través de la transformada de Fourier (FT). Su principal inconveniente es que no pueden utilizarse en aplicaciones que trabajan constantemente en régimen transitorio, como la generación eólica o la automoción eléctrica, entre otros campos de creciente importancia. Desde finales del siglo XX hasta la fecha se han desarrollado algunas técnicas para el diagnóstico en regímenes transitorios; estas técnicas están basadas fundamentalmente en obtener la evolución temporal de las componentes armónicas de las corrientes causadas por averías, lo cual se consigue aplicando transformadas tiempo-frecuencia (t-f). Hata el momento se han aplicado transformadas estándar no optimizadas para el diagnóstico de averías en máquinas eléctricas (e.g., FT de tiempo corto, transformada wavelet) las cuales permiten la detección de algunas componentes de avería en determinadas zonas del plano t-f. Por otra parte, existen transformadas de carácter adaptativo cuyo análisis se ajusta a la señal a analizar (e.g. Matching Pursuit), no utilizadas todavía en el campo del diagnóstico. Sin embargo, no permiten centrarse en obtener las componentes de avería e incurren en tiempos de cálculo prohibitivos (semanas). En la presente tesis se ha desarrollado una metodología original de análisis t-f, optimizada para el diagnóstico de averías en máquinas eléctricas, mediante el análisis de la corriente. La metodología propuesta se desarrolla teniendo en cuenta las particularidades de la señal analizada y los objetivos del diagnóstico; esto permite efectuar el seguimiento de múltiples componentes de falta a lo largo de amplios dominios del plano t-f con tiempos de procesamiento reducidos, lo que hace posible diagnósticos de gran fiabilidad. El desarrollo de la metodología implica las siguientes etapas: (i) Se caracterizan las evoluciones de las componente