Diagnóstico de perturbaciones mecánicas en accionamientos eléctricos
En los procesos industriales, y principalmente en aquellos de producción continua, es imprescindible implementar programas de mantenimiento preventivo y predictivo, a fin de evitar pa-radas indeseadas y disminuir costos de reparación. En muchos de estos procesos los motores de inducción (MI) constituyen un componente fundamental, lo que lleva al gran interés por parte de la industria de desarrollar técnicas de mantenimiento predictivo de carácter no invasivo para estas máquinas. Por otra parte, a la hora de analizar faltas en un accionamiento eléctrico constituido por el conjunto motor-carga, general-mente son mayores los problemas asociados a la carga impul-sada que los del propio motor. Por esta razón, en el desarrollo de estrategias de diagnóstico es muy importante discriminar el origen de la falta (mecánico o eléctrico), como también detec-tar y diagnosticar correctamente las faltas asociadas a la carga. El objetivo de la presente tesis es el estudio de la detección y el diagnóstico de faltas de origen mecánico en accionamientos con MI, particularmente el análisis de técni-cas de detección y diagnóstico de faltas debidas a desbalan-ces mecánicos, desalineación, excentricidad, y su discrimina-ción de estas con aquellas que ocasionan faltas de caracterís-ticas similares, particularmente las debidas a rotura de barras del rotor. Para ello se presentan modelos matemáticos del accionamiento, el cual incluye el modelo del MI y la carga impulsada. Se modelan además los efectos causados por la presencia de irregularidades en la carga: desbalance, desali-neación en el acoplamiento motor-carga, y excentricidad. Mediante estos modelos se realiza el análisis por simulación de diferentes técnicas de detección de faltas basadas en la medición de variables eléctricas. Las estrategias estudiadas y simuladas son luego validadas experimentalmente a partir de datos obtenidos en bancos de ensayos que permiten emular las faltas particulares en estudio, y de mediciones realizadas en la industria. En lo referente a las faltas originadas debido a desalineación, los resultados obtenidos son comparados con estrategias comúnmente usadas en la industria: vibraciones mecánicas y termografía infrarroja. Se propone también un observador adaptivo de estructura variable que permite estimar velocidad y par de carga, en base a las mediciones de tensiones y corrientes del motor. Con esta propuesta se obtiene una estimación de la perturbación de par de carga, que puede usarse para el diagnóstico de faltas, como también para su compensación en el caso de un accionamiento a lazo cerrado. Se presenta además dos aplicaciones para el diagnós-tico automático de faltas mediante el uso de redes neuronales no supervisadas del tipo mapa auto-organizados (Self-Organi-zing Maps - SOM). Dichas aplicaciones permiten la clasifica-ción de las faltas con una mínima interpretación por parte del especialista. En cuanto a la primera red, se creó e implemento en el diagnóstico de faltas producidas por desbalances mecá- nicos en máquinas accionadas mediante motores de inducción y por desalineación entre los ejes motor-carga. La segunda red, se creó e implemento bajo la necesidad de detectar las faltas que presentan síntomas de características similares, es decir, que poseen en el análisis del espectro de la corriente las mismas frecuencias características de faltas, como ser el caso de barras rotas y cargas oscilantes de baja frecuencia. Los resultados obtenidos en el presente trabajo de tesis afirman la posibilidad de detección de faltas de origen tanto eléctrico como mecánico mediante las técnicas estudiadas, basadas en la medición de variables eléctricas.
Motor de inducción, Detección y diagnóstico, Perturbación mecánica, Variables eléctricas, Redes neuronales
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