Diagnostico de fallas en motores de inducción mediante la aplicación de redes neuronales artificiales

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 fall...

Full description

Autores:
Villada Duque, Fernando
Cadavid Carmona, Diego Raúl
Tipo de recurso:
Article of investigation
Fecha de publicación:
2007
Institución:
Universidad de Antioquia
Repositorio:
Repositorio UdeA
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/25368
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10495/25368
Palabra clave:
Redes neurales (computadores)
Neural networks (Computer science)
Motores eléctricos de inducción
Electric motors, induction
Estator
Diagnóstico de fallas
Rights
openAccess
License
Derechos reservados - Está prohibida la reproducción parcial o total de esta publicación
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description 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.
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spelling Villada Duque, FernandoCadavid Carmona, Diego RaúlGrupo de Manejo Eficiente de la Energía (GIMEL)2022-01-19T14:12:28Z2022-01-19T14:12:28Z20070716-8756http://hdl.handle.net/10495/2536810.4067/S0718-076420070002000160718-0764RESUMEN: 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.ABSTRACT: A new algorithm to diagnose inter-turn faults in induction motors based on Artificial Neural Networks (ANN) is presented in this work. A machine model able to simulate internal faults under different load conditions and voltage unbalance was implemented and tested, in order to generate the training patterns of the ANN. An electrical network analyzer and a digital signal processor (DSP) are used to show the implementation of the method. Experimental results in a 2 Hp and 3 Hp induction motors show the robustness of the algorithm allowing detect incipient faults and its implementation feasibility at industrial plants.COL00104778application/pdfspaCentro de Información TecnológicaLa Serena, ChileDerechos reservados - Está prohibida la reproducción parcial o total de esta publicacióninfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Diagnostico de fallas en motores de inducción mediante la aplicación de redes neuronales artificialesFault diagnosis in induction motors using artificial neuronal networksArtículo de investigaciónhttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1https://purl.org/redcol/resource_type/ARThttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionRedes neurales (computadores)Neural networks (Computer science)Motores eléctricos de inducciónElectric motors, inductionEstatorDiagnóstico de fallasInf. tecnol.112210518Información TecnológicaPublicationORIGINALVilladaFernando_2007_DiagnosticoMotoresInduccion.pdfVilladaFernando_2007_DiagnosticoMotoresInduccion.pdfArtículo de investigaciónapplication/pdf163641https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/ed74338d-4887-4443-80f8-282ba49afcd7/downloadbe3188e8ddb89b8b4185006af972e90fMD51trueAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/0b6732d5-7a27-45bd-810e-74fcc985d39c/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52falseAnonymousREADTEXTVilladaFernando_2007_DiagnosticoMotoresInduccion.pdf.txtVilladaFernando_2007_DiagnosticoMotoresInduccion.pdf.txtExtracted texttext/plain25879https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/6d823071-d104-41a4-8e01-d346d1efe0ec/downloade2760861e16d094993442c11721c9de8MD53falseAnonymousREADTHUMBNAILVilladaFernando_2007_DiagnosticoMotoresInduccion.pdf.jpgVilladaFernando_2007_DiagnosticoMotoresInduccion.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg10374https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/9382a382-8768-4785-8a39-46bb3126376e/downloadc7f51714f52e5adb51366a9ba8211320MD54falseAnonymousREAD10495/25368oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/253682025-03-26 21:12:21.389Derechos reservados - Está prohibida la reproducción parcial o total de esta publicaciónopen.accesshttps://bibliotecadigital.udea.edu.coRepositorio Institucional de la Universidad de Antioquiaaplicacionbibliotecadigitalbiblioteca@udea.edu.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