Detección de pérdidas de aislamiento en un motor de inducción basado en el análisis de la transformada Wavelet aplicada al flujo de dispersión magnético

Autores/as

  • Antonio Alexi Anteliz Jaimes Unidades Tecnológicas de Santander

DOI:

https://doi.org/10.15332/iteckne.v7i2.2719

Palabras clave:

Diagnóstico, Fallas, Flujo, Transitorio, Wavelet

Resumen

El presente trabajo muestra los resultados en la detección fallas instantáneas (pérdidas de aislamiento) ocurridas en un motor de inducción trifásico y su detección mediante la información presente en el flujo de dispersión magnético a través de la transformada Wavelet. Normalmente las pérdidas de aislamiento entre bobinas de la misma fase o de fases diferentes en sus estados tempranos de desarrollo generan transitorios de corta duración que no son fácilmente detectables, transitorios que normalmente terminan por dejar la máquina fuera de servicio. La transformada Wavelet permite hacer un barrido sobre una señal en frecuencia y tiempo, lo que permite identificar fallas o perturbaciones de forma clara y precisa, para detectar y diagnosticar fallas en estados tempranos de desarrollo.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Biografía del autor/a

Antonio Alexi Anteliz Jaimes, Unidades Tecnológicas de Santander

Especialista en Docencia Universitaria. Ingeniero Electricista. Docente Investigador UTS Grupo de investigación CEAC, Unidades Tecnológicas de Santander

Citas

[1] P. J. Tavner and J. Penman, Condition Monitoring Of Electrical Machines. Letchworth, U. K: Research Studies Press, 1987.

[2] J. L. Kohler, J. Sottile, and F. C. Trutt, “Conditionbased maintenance of electric machines,” in Proc. IEEE Ind. Applicat. Conf, 1999, pp. 205– 211.

[3] Bonnett. A. H, Soukup, G.C. Analysis of rotor failures in squirrel cage induction motors. IEEE Transactions on Industry Applications. Vol. 24-6, p.1124-1130. Nov-Dic 1998

[4] Hachemi B. M, A review of Induction Motor Signature Analysis as a Medium for Faults Detection. IEEE Transactions on Industry Electronics, Vol 47-5 p.984-993. Oct 2000

[5] Motor Reliability Working Group, “Report of large motor reliability. survey of industrial and comercial installations Part I, and II,” IEEE. Trans. Ind. Appl., vol. 21-4, p. 853-872, July-Aug. 1985

[6] Veruchhi. C. J, Acosta. G.G, “Técnicas de detección y diagnóstico de fallos en Máquinas eléctricas de inducción”. IEEE Latin America Transaction Volumen 5 No 1. 2007, p.41-49.

[7] S. Nandi, H. A. Toliyat, X. Li, “Condition Monitoring and Fault Diagnosis of Electrical Motors-A Review,” IEEE Trans. on Energy Conversion, vol. 20, no. 4, pp 719 – 729, December 2005.

[8] J. H. Jung, J. J. Lee, and B. H. Kwon, “Online diagnosis of induction motors using MCSA,” IEEE Trans. Ind. Electron., vol. 53, no. 6, pp. 1842– 1852, Dec. 2006.

[9] Jaideva C.Goswami and Andrew K.Chan, “Fundamentals of Wavelets: Theory, Algorithms, and Applications, John Wiley & Sons”, 1999

[10] J. A. Antonino-Daviu, M. Riera-Guasp, J. R. Folch, and M. P. M. Palomares, “Validation of a new method for the diagnosis of rotor bar failures via wavelet transform in industrial induction machines,” IEEE Trans. Ind. Appl., vol. 42, no. 4, pp. 990–996, Jul./Aug. 2006.

[11] J. Cusido, L. Romeral, J. A. Ortega, J. A. Rosero, and A. García, “Fault detection in induction machines using power spectral density in wavelet decomposition,” IEEE Trans. Ind. Electron., vol. 55, no. 2, p. 633–643, Feb. 2008

[12] P.Addison, “The illustrated wavelet transform handbook, Institute of Physics Publishing”, 2002.

[13] Jaideva C.Goswami and Andrew K.Chan, “Fundamentals of Wavelets: Theory, Algorithms, and Applications, John Wiley & Sons”, 1999.

[14] Cortés J.A, Cano H.B, Chaves J.A. “Del Análisis de Fourier a las Wavelets- Transformada Continua Wavelet (CWT). Scientia Et Technica. Vol XIII. No 037.p.p 133-138. Diciembre 2007.

Descargas

Publicado

2013-10-24

Cómo citar

Anteliz Jaimes, A. A. (2013). Detección de pérdidas de aislamiento en un motor de inducción basado en el análisis de la transformada Wavelet aplicada al flujo de dispersión magnético. ITECKNE, 7(2), 157–164. https://doi.org/10.15332/iteckne.v7i2.2719

Número

Sección

Artículos de Investigación e Innovación