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Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10893/1459

Título : Diagnóstico de fallas en el estator de motores de inducción mediante técnicas de inteligencia artificial
Autores: Villada Duque, Fernando
Cadavid Carmona, Diego Raúl
Velásquez Vélez, Ricardo Andrés
Palabras clave : Motor de inducción
Diagnóstico
Fallas en el estator
Redes neuronales
Corriente de secuencia negativa
Fecha de publicación: 13-oct-2011
Resumen: La máquina eléctrica es un importante elemento en la industria de producción, en particular los motores de inducción. En todos los procesos en los que la máquina está involucrada se hace necesario implementar técnicas de diagnóstico para detectar posibles fallas en dichas máquinas. Un tipo de talla en los motores de inducción es el cortocircuito entre espiras del estator, el cual es imprescindible detectarlo a tiempo para evitar tanto el daño completo del motor como el paro indeseado del proceso. En este trabajo se presenta la aplicación de las redes neuronales artificales {RNA} al diagnóstico de fallas entre espiras del estator en motores de inducción. El indicador de fallas es la diferencia de la corriente de secuencia negativa con falla y sin falla. Se describe el método y se presentan los resultados de la aplicación experimental a un mortor de inducción de 2Hp y de 3Hp, los cuales se han acondicionado para realizar corto entre espiras. El método implementado, puede ser fácilmente aplicado a nivel industrial utilizando un analizador de redes trifásico y una técnica de control o vigilancia del indicador de falla.
URI: http://hdl.handle.net/10893/1459
Aparece en las colecciones: Vol. 14 no. 2, 2006 / Energía y Computación

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