Contribución al mantenimiento predictivo de máquinas eléctricas mediante modelado en tiempo real y técnicas avanzadas de análisis de señal en condiciones de fallo
[ES] Las máquinas eléctricas rotativas constituyen elementos esenciales en un amplio abanico de aplicaciones industriales, tanto operando como motores y como generadores. Las averías inesperadas en este tipo de sistemas pueden dar lugar a paradas no programadas con importantes repercusiones económic...
| Author: | |
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| Format: | doctoral thesis |
| Publication Date: | 2026 |
| Country: | España |
| Institution: | Universitat Politècnica de València (UPV) |
| Repository: | RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia |
| Language: | Spanish |
| OAI Identifier: | oai:dnet:riunet______::41e2ebf6de8f5275d7e420bcce9d49a1 |
| Online Access: | https://riunet.upv.es/handle/10251/234612 |
| Access Level: | Open access |
| Keyword: | Mantenimiento Predictivo Máquinas Eléctricas Rotativas Modelado Electromagnético 07.- Asegurar el acceso a energías asequibles, fiables, sostenibles y modernas para todos 09.- Desarrollar infraestructuras resilientes, promover la industrialización inclusiva y sostenible, y fomentar la innovación 11.- Conseguir que las ciudades y los asentamientos humanos sean inclusivos, seguros, resilientes y sostenibles 12.- Garantizar las pautas de consumo y de producción sostenibles |
| Summary: | [ES] Las máquinas eléctricas rotativas constituyen elementos esenciales en un amplio abanico de aplicaciones industriales, tanto operando como motores y como generadores. Las averías inesperadas en este tipo de sistemas pueden dar lugar a paradas no programadas con importantes repercusiones económicas. En este contexto, el mantenimiento predictivo se ha consolidado como una estrategia clave para mejorar la disponibilidad de las instalaciones y reducir los costes de explotación. El mantenimiento predictivo moderno se apoya en tres pilares estrechamente relacionados: el modelado del sistema, capaz de reproducir su comportamiento tanto en condiciones sanas como defectuosas; la variable analizada, que debe ser sensible a la presencia de fallos y, al mismo tiempo, accesible en condiciones reales de operación; y la técnica de diagnóstico empleada, encargada de extraer indicadores de fallo fiables, robustos e interpretables. La eficacia de una estrategia de mantenimiento predictivo depende del equilibrio y la coherencia entre estos tres elementos. En el ámbito del modelado, existe un compromiso intrínseco entre eficiencia computacional y precisión del modelo. Los modelos analíticos resultan adecuados para aplicaciones en tiempo real, pero suelen apoyarse en simplificaciones que limitan su capacidad para reproducir determinados fenómenos electromagnéticos relevantes para el diagnóstico, mientras que los modelos basados en elementos finitos (FEM) ofrecen una descripción más precisa a costa de un elevado coste computacional. Para abordar esta limitación, en la presente tesis se desarrollan modelos analíticos transitorios que incorporan explícitamente el desplazamiento de corriente del rotor mediante una discretización longitudinal por capas. Permitiendo capturar este efecto electromagnético relevante para la dinámica transitoria de la máquina. El modelo se valida mediante comparaciones con formulaciones teóricas clásicas y simulaciones FEM. Adicionalmente, los modelos híbridos se presentan como una alternativa especialmente atractiva al combinar la precisión de los modelos FEM con la eficiencia computacional de las formulaciones analíticas. No obstante, su aplicación práctica plantea dificultades relevantes, asociadas principalmente al elevado coste computacional de la etapa de obtención de parámetros electromagnéticos mediante FEM y a la necesidad de repetir dichos cálculos ante cambios en el grado o el tipo de fallo considerado. Estas limitaciones se abordan mediante una estrategia de modelado en dos niveles, en la que la información electromagnética se obtiene a partir de simulaciones FEM de la máquina sana y, posteriormente, los fallos se introducen mediante álgebra tensorial. Esta aproximación permite aprovechar las ventajas de ambos enfoques. Adicionalmente, se contribuye al pilar de las técnicas de diagnóstico mediante el desarrollo de una metodología específicamente diseñada para entornos industriales reales, denominada Non-steady-state Harmonic Order Tracking Analysis (NsHOTA). Esta técnica supera las limitaciones de los métodos clásicos basados en hipótesis de estacionariedad y permite generar indicadores de fallo compactos, estables y fácilmente almacenables, facilitando el seguimiento histórico del estado de la máquina. La técnica propuesta se valida utilizando datos reales adquiridos durante aproximadamente ocho meses de operación de un generador de inducción doblemente alimentado que presenta excentricidad, instalado en un aerogenerador en servicio. Los resultados obtenidos confirman su adecuación para su aplicación en sistemas de monitorización en operación real. |
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