DOI:

https://doi.org/10.14483/22484728.3513

Publicado:

2011-11-14

Número:

Vol. 5 Núm. 1 (2011)

Sección:

Visión Investigadora

Detección de fallas en máquinas de inducción basada en STFT y transformada wavelet

Autores/as

  • Javier Rosero García
  • Esteban Emilio Rosero García
  • José Luis Romeral Universidad Politécnica de Cataluña

Palabras clave:

Maquina inducción, cortocircuito, detección de fallo, Wavelet, FFT. (es).

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Resumen (es)

En el análisis espectral de señales corriente-estator, MCSA por sus siglas en inglés, no siempre se obtiene buenos resultados cuando hay variaciones de torque y velocidades bajas, causando dificultades en el cálculo de la FFT. Este artículo propone la detección de fallas basada en: análisis de espectrograma de la transformada rápida de Fourier (STFT) y la transformada wavelet, que consumen menos tiempo de procesamiento. Se realiza un desarrollo teórico y se muestran resultados experimentales para mostrar la técnica.

Biografía del autor/a

Javier Rosero García

Ingeniero eléctrico

Universidad Del Valle

Doctorado en Ingeniera Electrónica

Universidad Politécnica De Cataluña

Esteban Emilio Rosero García

Ingeniero Mecánico

Universidad del Valle

Maestría en Automática

Universidad del Valle

José Luis Romeral, Universidad Politécnica de Cataluña

Ingeniero Industrial

Universidad Politécnica de Cataluña, Barcelona

Doctorado en Ingeniería Electrónica

Universidad Politécnica de Cataluña, Barcelona

Referencias

S. Nandi, H. A. Toliyat. “Condition monitoring and fault diagnosis of electrical machines - a review”. IEEE-IAS Thirty-Fourth Meeting Industry Applications Annual Conference, vol. 1, 3-7 de octubre de 1999, pp. 197-204.

M. E. H. Benbouzid. “A Review of Induction Motors Signature Analysis as a Medium for Faults Detection”. IEEE Transaction on Industrial Electronics, 47(5) (octubre 2000): 984-993.

W. Deleroi. “Broken bars in squirrel cage rotor of an induction motor- Part 1: Description by superimposed fault currents”. Arch. Elektrotech, 67 (1984): 91- 99. En alemán.

J. R. Cameron, W. T. Thomson y A. B. Dow. “Vibration and current monitoring for detecting airgap eccentricity in large induction motors”. IEE Proceedings, 133(3) (mayo 1986): 155-163.

Mohamed El Hachemi Benbouzid. “A Review of Induction Motor Signature Analysis as a Medium for Faults Detection”. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 47(5) (octubre 2000): 984- 993.

Tommy W. S. Chow y Shi Hai. “Induction Machine Fault Diagnostic Analysis with Wavelet Technique”. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 51(3)(junio 2004).

B. Ayhan, M. Y. Chow, H. J. Trussell, M. H. Song, E. S. Kang, H. J.Woe. “Statistical Analysis on a Case Study of Load Effect on PSD Technique for Induction Motor Broken Rotor Bar Fault Detection”. Symposium on Diagnostics for Electric Machines, Power Electronics and Drives, SDEMPED 2003, Atlanta, 24-26 de agosto de 2003.

M. Kostenko y L. Piotrovski. Electrical Machines. Moscú: MIR, 1973.

G. M. Joksimovic y J. Penman. “The detection of inter-turn short circuits in the stator windings of operating motors”. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 47(5) (octubre 2000): 1078-1084

J. C. Goswami. Fundamental of wavelet. Canadá: Jhon Wiley & Sons, 1999.

I. Daubechies. Ten lectures on wavelets. Filadelfi a: SIAM, 1992, pp. 117-152.

H. Douglas, P. Pillay y A. K. Ziarani. “A new algorithm for transient motor current signature analysis using wavelets”. IEEE Transactions on Industry Applications, 40(5) (septiembre-octubre 2004): 1361-1368.

Cómo citar

APA

Rosero García, J., Rosero García, E. E., y Romeral, J. L. (2011). Detección de fallas en máquinas de inducción basada en STFT y transformada wavelet. Visión electrónica, 5(1), 38–47. https://doi.org/10.14483/22484728.3513

ACM

[1]
Rosero García, J. et al. 2011. Detección de fallas en máquinas de inducción basada en STFT y transformada wavelet. Visión electrónica. 5, 1 (nov. 2011), 38–47. DOI:https://doi.org/10.14483/22484728.3513.

ACS

(1)
Rosero García, J.; Rosero García, E. E.; Romeral, J. L. Detección de fallas en máquinas de inducción basada en STFT y transformada wavelet. Vis. Electron. 2011, 5, 38-47.

ABNT

ROSERO GARCÍA, Javier; ROSERO GARCÍA, Esteban Emilio; ROMERAL, José Luis. Detección de fallas en máquinas de inducción basada en STFT y transformada wavelet. Visión electrónica, [S. l.], v. 5, n. 1, p. 38–47, 2011. DOI: 10.14483/22484728.3513. Disponível em: https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/visele/article/view/3513. Acesso em: 5 nov. 2024.

Chicago

Rosero García, Javier, Esteban Emilio Rosero García, y José Luis Romeral. 2011. «Detección de fallas en máquinas de inducción basada en STFT y transformada wavelet». Visión electrónica 5 (1):38-47. https://doi.org/10.14483/22484728.3513.

Harvard

Rosero García, J., Rosero García, E. E. y Romeral, J. L. (2011) «Detección de fallas en máquinas de inducción basada en STFT y transformada wavelet», Visión electrónica, 5(1), pp. 38–47. doi: 10.14483/22484728.3513.

IEEE

[1]
J. Rosero García, E. E. Rosero García, y J. L. Romeral, «Detección de fallas en máquinas de inducción basada en STFT y transformada wavelet», Vis. Electron., vol. 5, n.º 1, pp. 38–47, nov. 2011.

MLA

Rosero García, Javier, et al. «Detección de fallas en máquinas de inducción basada en STFT y transformada wavelet». Visión electrónica, vol. 5, n.º 1, noviembre de 2011, pp. 38-47, doi:10.14483/22484728.3513.

Turabian

Rosero García, Javier, Esteban Emilio Rosero García, y José Luis Romeral. «Detección de fallas en máquinas de inducción basada en STFT y transformada wavelet». Visión electrónica 5, no. 1 (noviembre 14, 2011): 38–47. Accedido noviembre 5, 2024. https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/visele/article/view/3513.

Vancouver

1.
Rosero García J, Rosero García EE, Romeral JL. Detección de fallas en máquinas de inducción basada en STFT y transformada wavelet. Vis. Electron. [Internet]. 14 de noviembre de 2011 [citado 5 de noviembre de 2024];5(1):38-47. Disponible en: https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/visele/article/view/3513

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