Diagnóstico de averías asociadas a la detección de chispas en máquinas rotativas de corriente continua mediante el análisis avanzado de corrientes.

[ES] EL trabajo consiste en la aplicación de técnicas de mantenimiento predictivo para detectar fallos asociados a detección de chispas en máquinas eléctricas rotativas DC, basadas en el análisis de corriente de Armadura. Para ello, se realizarán técnicas experimentales, para diferentes regímenes de...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Salas Robles, Jorge Enrique
Tipo de recurso: tesis de maestría
Fecha de publicación:2024
País:España
Institución:Universitat Politècnica de València (UPV)
Repositorio:RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia
Idioma:español
OAI Identifier:oai:riunet.upv.es:10251/205172
Acceso en línea:https://riunet.upv.es/handle/10251/205172
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Corriente de inducido
Inducido
Mantenimiento predictivo
Motores/Generadores DC
Análisis de corriente
Detección de fallos
Predictive maintenance
DC Motors
Current analysis
Fault detection
Armature current
DC Generators
INGENIERIA ELECTRICA
Máster Universitario en Ingeniería del Mantenimiento-Màster Universitari en Enginyeria del Manteniment
Descripción
Sumario:[ES] EL trabajo consiste en la aplicación de técnicas de mantenimiento predictivo para detectar fallos asociados a detección de chispas en máquinas eléctricas rotativas DC, basadas en el análisis de corriente de Armadura. Para ello, se realizarán técnicas experimentales, para diferentes regímenes de operación, en estado permanente y en transitorio. Las señales de la Corriente de Armadura serán adquiridas con equipos de laboratorio especializados. Luego, serán procesadas y analizadas son software de procesamiento de señales como Matlab@ y/o Phyton; se podrán identificar las frecuencias fundamentales asociados a su funcionamiento y detección de fallos. Finalmente, como aplicación práctica, se definirán indicadores del estado de salud de la máquina rotativa, de tal forma que nos permita identificar en la práctica, la zona (Sano, Alerta ó Fallo) de la evolución de fallo.