Detección de barras rotas en motores de inducción usando la transformada wavelet discreta de máximo traslape

Los MI tipo "jaula de ardilla", son las máquinas rotatoria más utilizas en la industria y por tanto la detección de las barras rotas se ha convertido en una tarea obligada, esto con el fin de evitar daño en los sistemas adjuntos y con esto paros imprevistos en las lineas de producción. En...

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Detalhes bibliográficos
Autor: monica lopez
Formato: tesis de maestría
Estado:Versión aceptada para publicación
Fecha de publicación:2019
País:México
Recursos:Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica
Repositorio:Repositorio Institucional del INAOE
Idioma:español
OAI Identifier:oai:inaoe.repositorioinstitucional.mx:1009/1796
Acesso em linha:http://inaoe.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1009/1796
Access Level:acceso abierto
Palavra-chave:info:eu-repo/classification/Inspec/Broken bars
info:eu-repo/classification/Inspec/Wavelet transform
info:eu-repo/classification/Inspec/Induction motors
info:eu-repo/classification/cti/1
info:eu-repo/classification/cti/22
info:eu-repo/classification/cti/2203
Descrição
Resumo:Los MI tipo "jaula de ardilla", son las máquinas rotatoria más utilizas en la industria y por tanto la detección de las barras rotas se ha convertido en una tarea obligada, esto con el fin de evitar daño en los sistemas adjuntos y con esto paros imprevistos en las lineas de producción. En este trabajo de tesis se presenta una metodología para la detección de barras rotas utilizando las señales de corriente y vibraciones del MI. Se utiliza la Transformada Wavelet en sus versiones discreta y discreta de máximo traslape para extraer las características de las señales. Posteriormente, se hace uso de parametros estadísticos como la desviación estándar y la entropía para realizar la clasificación de la condición de la barra. Con la metodología propuesta es posible realizar la detección aun cuando el MI solo presenta el 50% de la carga mecánica, esto es posible utilizando los coeficientes de la MODWT.