Diagnostico de fallas en el estator de motores de inducción mediante técnicas de inteligencia artificial

RESUMEN: En este trabajo se presenta un algoritmo para diagnosticar fallas entre espiras del estator de motores de inducción mediante la aplicación de redes neuronales artificiales (RNA). Los patrones de entrenamiento de las RNA son obtenidos a partir de un modelo de máquina que permite simular fallas internas bajo diferentes condiciones de carga y desequilibrio de tensión. Se muestra la implementación del método utilizando un analizador de redes eléctricas y un procesador digital de señales (DSP). Los resultados obtenidos experimentalmente en dos motores de 2 HP y 3 HP permiten concluir la fortaleza del algoritmo al permitir detectar fallas incipientes en motores de inducción y la factibilidad de implementación del mismo a nivel industrial.

• Autores: Villada Duque, Fernando; Cadavid Carmona, Diego Raul; Velásquez Vélez, Ricardo Andrés
• Tipo de recurso: Article of investigation
• Fecha de publicación: 2006
• Institución: Universidad de Antioquia
• Repositorio: Repositorio UdeA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/38839
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/10495/38839
• Palabra clave: Redes neuronales (computadores); Neural networks (Computer science); Inteligencia artificial; Artificial intelligence; Motores eléctricos de inducción; Electric motors, induction
• Rights: openAccess
• License: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/