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SIDMA

Sistema Inteligente de diagnóstico para motores asíncronos

Descripción

El proyecto SIDMA se centra en el mantenimiento predictivo de motores eléctricos asíncronos o de inducción, una de las máquinas más utilizadas en la industria. Por un lado, se desarrolla un sistema de detección de fallos basado en la integración de técnicas avanzadas de análisis de corriente y algoritmos de Machine Learning que realizan un diagnóstico automático. Por otro lado, se investiga la degradación en el aislamiento de los motores, debida a los pulsos de alta frecuencia generados por los dispositivos electrónicos que accionan al motor.

Objetivo

El objetivo general del proyecto es optimizar el mantenimiento predictivo de motores asíncronos utilizando técnicas avanzadas de inteligencia artificial, así como caracterizar el envejecimiento en el aislamiento de motores debido a la electrónica de potencia.

Resultados del proyecto

Herramienta inteligente de detección de fallos en rodamientos de motores asíncronos, basada en el análisis de las corrientes, capaz de realizar un diagnóstico automático mediante la técnica de Machine Learning denominada “Clasificador lineal de soporte vectorial”

  • Plataforma virtual con el diagnóstico de fallos en motores incorporado.
  • Caracterización de aislamientos existentes en máquinas eléctricas debidas a las perturbaciones de alta frecuencia causadas por la electrónica de potencia.

Resultados 2020

  • Montaje del banco de ensayos.
  • Definición de los escenarios de fallo: cortes en la pista externa, exceso de grasa y degradación mediante virutas en el rodamiento.
  • Desarrollo de FFT en Python.
  • Descartar la técnica ATCSA para la detección de fallos en rodamientos.
  • Obtención de patrones de fallo mediante ensayos en el laboratorio.
  • Estudio del estado de la degradación en el aislamiento de motores eléctricos debido a los impulsos de alta frecuencia.

Expediente: IMDEEA/2020/103

Subvención: 122.580,00 €

Para más información: proyectos@ite.es Tel.: 96 136 66 70

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