Detección de faltas en motores eléctricos con base en índices de potencias y redes neuronales

espanolSe presenta un metodo alternativo para determinar condiciones de operacion anomalas en un motor trifasico de induccion, basado en un conjunto de indices adimensionales, calculados a partir de sus perdidas de potencia. Estos indices son sensibles a variaciones en las condiciones en que opera el motor y por lo tanto se valorara si, en conjunto, son capaces de discriminar entre un desbalance de voltaje, un subvoltaje o una variacion termica, entre otros. En este trabajo se desarrollan las ecuaciones necesarias para calcular las perdidas electricas que permiten el calculo de los indices propuestos. Es importante destacar que estos indices unifican la interpretacion de variables electricas, mecanicas y termicas con la intension de su utilizacion en el diseno de un sistema automatico de deteccion de faltas que opere en tiempo real, por medio de un prototipo basado en redes neuronales. Adicionalmente, se describen los experimentos realizados a un motor trifasico de induccion de dos caballos de fuerza, 230 Voltios - 60 Hertz, el banco de pruebas construido y en la parte final del trabajo se representa de forma grafica la variabilidad de los indices ante distintas condiciones anormales, lo que permite valorar su sensibilidad y relacion con las faltas asociadas. EnglishWe present an alternative method to determine anomalous operating conditions in a three-phase induction motor, based on a set of dimensionless indices, they calculated from their power losses. These indices are sensitive to variations in the conditions under which the motor operates and will therefore be assessed if, on the whole, they are capable of discriminating between an unbalance of voltage, under-voltage or a thermal variation, among others. In this work the equations necessary to calculate the electrical losses that allow the calculation of the proposed indexes are developed. It is important to note that these indices unify the interpretation of electrical, mechanical and thermal variables with the intention of using them in the design of an automatic fault detection system that operates in real time, through a prototype based on neural networks. In addition, experiments are carried out on a three - phase two - horsepower induction motor, 230 Volt - 60 Hertz, the testbed constructed and the final part of the work graphically depicts the variability of the indices under different conditions Abnormal, which makes it possible to assess their sensitivity and relation to the associated faults.