Influencia del variador en la detección de fallos en rodamientos en motores de inducción a través de métodos avanzados de clasificación supervisada

Abstract

Los motores eléctricos de inducción son los más utilizados en la industria. En esta, los fallos incontrolados suponen costes a veces multimillonarios. Por ello, es necesario llevar a cabo un diagnóstico temprano de los fallos sin penalizar el rendimiento del motor en funcionamiento. En este contexto, surgen múltiples técnicas de diagnóstico no intrusivas, es decir, que no alteran el funcionamiento del motor: el análisis de la corriente eléctrica que alimenta los motores, el análisis del sonido que producen en funcionamiento y las vibraciones que generan, entre otras. En este trabajo se lleva a cabo un problema de clasificación de motores de inducción en función de su estado. Para ello, se utilizan estadísticos resumen de las ondas de corriente, sonido y vibraciones de los motores en funcionamiento. También se estudia la influencia de los factores método de alimentación empleado y carga a la que el motor esta sometido. La metodología empleada para el análisis de los datos se basa en la utilización de técnicas de Boosting. De este modo, se alcanzan unas tasas de acierto en la clasificación considerablemente buenas así como conclusiones de interés industrial acerca de la influencia de los distintos factores en la clasificación.

Induction electric motors are the most widely used in industry. Uncontrolled failures in this area can result in multi-million dollar costs. Therefore, it is necessary to carry out early diagnosis of faults without penalizing the motor’s performance during operation. In this context, multiple non-intrusive diagnostic thchniques arise, meaning they do not alterate the motor’s operation. These techniques include analyzing the electrical current that powers the motors, analyzing the sound they produce during operation and studying the vibrations they generate, among others. This work addresses the classification problem of induction motors based on their condition. To achieve this, summary statistics of the current, sound, and vibration waveforms of the motors during operation are used. The influence of factors such as the feeding method employed and the load to which the motor is subjected is also studied. The methodology used for data analysis is based on the application of Boosting techniques. In this way, considerably good classification accuracy rates are achieved, as well as conclusions of industrial interest about the influence of different factors on the classification.