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...
- 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
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- openAccess
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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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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 TecnológicaGrupo de Manejo Eficiente de la Energía (GIMEL)La Serena, Chileinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1https://purl.org/redcol/resource_type/ARTArtículo de investigaciónhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Derechos reservados - Está prohibida la reproducción parcial o total de esta publicaciónDiagnostico de fallas en motores de inducción mediante la aplicación de redes neuronales artificialesFault diagnosis in induction motors using artificial neuronal networksRedes neurales (computadores)Neural networks (Computer science)Motores eléctricos de inducciónElectric motors, inductionEstatorDiagnóstico de fallasInf. tecnol.Información Tecnológica105112182ORIGINALVilladaFernando_2007_DiagnosticoMotoresInduccion.pdfVilladaFernando_2007_DiagnosticoMotoresInduccion.pdfArtículo de investigaciónapplication/pdf163641http://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/25368/1/VilladaFernando_2007_DiagnosticoMotoresInduccion.pdfbe3188e8ddb89b8b4185006af972e90fMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/25368/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD5210495/25368oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/253682022-01-19 09:12:29.143Repositorio Institucional Universidad de Antioquiaandres.perez@udea.edu.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 |