| Revista: | Dyna (Medellín) |
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| Número de sistema: | 000536631 |
| ISSN: | 0012-7353 |
| Autors: | Caballero Peña, Jairo Andres1 Rosero Garcìa, Javier1 |
| Institucions: | 1Universidad Nacional de Colombia Facultad de Ingeniería Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica, Bogotá. Colombia |
| Any: | 2021 |
| Període: | Ene-Mar |
| Volum: | 88 |
| Número: | 216 |
| Paginació: | 237-246 |
| País: | Colombia |
| Idioma: | Inglés |
| Resumen en español | El diagnóstico de fallas de motores ha alcanzado múltiples avances e integrado diversas técnicas de análisis y clasificación de datos proporcionando ventajas como tolerancia al ruido, a cambios en el punto de operación o transitorios; pero requieren ser analizadas para lograr su integración en dispositivos programables e identificar sus mejoras; por ello, se desarrolló e implementó un sistema de diagnóstico descentralizado de fallas de motores de inducción basado en redes inalámbricas de sensores - WSN con una clasificación de datos basado en Support Vector Machine - SVM. En este trabajo se plantearon indicadores basados en la medición de las corrientes de estator (Motor-Current Signature Analysis - MCSA), Fast Fourier Transform - FFT y Discrete Wavelet Transform - DWT con los cuales se logró validar el sistema e identificar un comportamiento diferenciado de falla entre espiras como un antecedente de fallas críticas al presentarse como un deterioro del aislamiento. |
| Resumen en inglés | Motor’s fault diagnosis has achieved multiples advances and has integrated different analysis and data classification techniques with the purpose of giving noise tolerance, electric transients tolerance and withstand changes of operating point; but these must be analyzed to achieve their integration in programmable devices and to identify their improvements. Therefore, a decentralized induction motor fault monitoring and diagnosis was developed and implemented, this was based on Wireless Sensor Networks - WSN and Support Vector Machine - SVM as data classifier. In this paper, Indicators were established based on Motor-Current Signature Analysis - MCSA, Fast Fourier Transform - FFT and Discrete Wavelet Transform DWT with which it is possible to validate and identify a differentiated behavior of incipient interturn fault of critical faults like phase-phase and phase-neutral short circuits when isolation deterioration is presented. |
| Paraules clau: | Análisis descentralizado, corriente de estator, Diagnóstico de fallas, Falla entre espiras, Motor-Current Signature Analysis, Motor de inducción, Redes inalámbricas de sensores |
| Keyword: | Decentralized analysis, Fault diagnosis, Induction motor, Inter-turn fault, Motor-current signature analysis, Stator current, Wireless sensor networks |
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