Diagnóstico de Motores Eléctricos Mediante Análisis Espectral de

Diagnóstico de Motores Eléctricos Mediante Análisis Espectral de

Diagnóstico de Motores Eléctricos Mediante Análisis Espectral de Corrientes
"Actualmente las actividades de investigación y
desarrollo realizadas por este grupo de trabajo
están dirigidas hacia la incorporación de otras
variables como vibración y ruido, las cuales
permiten complementar y robustecer la herramienta
de diagnóstico."
- Hugo Caballero, Universidad de los Andes
El Reto:
Desarrollar un sistema que ayude al diagnóstico de las fallas más comunes de los motores eléctricos de inducción con rotor jaula de ardilla.
La Solución:
Configurar un sistema confiable de adquisición de datos bajo la plataforma SCXI y desarrollar una aplicación basada en LabVIEW que permita analizar los espectros
de las señales de corriente de suministro al estator, para identificar las componentes asociadas a problemas en el motor y registrar la información en una base de
datos.
Lea el Caso de Estudio Completo
Autor(es):
Hugo Caballero - Universidad de los Andes
José Huertas - Universidad de los Andes
Introducción
Los motores eléctricos de inducción se usan en multitud de aplicaciones en la industria, y en algunas de ellas es vital garantizar su correcto
funcionamiento. Esto hace necesario una herramienta que permita conocer la condición del motor sin intervenir en la operación del equipo. Se ha
encontrado que el 50% de los daños en los motores eléctricos de inducción obedecen a problemas en los rodamientos y el 10% a rotura de barras del
rotor. Es posible determinar estas y otras fallas mediante el análisis espectral de las corrientes del estator. Esta técnica se conoce como MCSA (Motor
Current Signature Analysis).
El Departamento de Ingeniería Mecánica de la Universidad de los Andes ha venido desarrollando actividades de investigación y desarrollo en el área de
mantenimiento de maquinaria tendientes a adaptar tecnología para proveer a la industria local con herramientas de mantenimiento predictivo que
permitan conocer en forma oportuna la condición de funcionamiento de equipos industriales, tales como motores eléctricos de inducción. La herramienta
actualmente desarrollada utiliza la técnica MCSA.
La técnica de análisis de corrientes del estator se basa en que cualquier agente que afecte el campo magnético en el entrehierro de un motor se verá
reflejado en componentes de frecuencia características en el espectro de las corrientes del estator. De esta forma, una falla en barras de rotor o en la
pista de un rodamiento causará cambios en la densidad de flujo magnético a través del entrehierro. Esto a su vez ocasionará la aparición de
componentes de frecuencia características en el espectro de corrientes del estator. Estas componentes de frecuencia están relacionadas con posibles
defectos por modelos matemáticos basados en teoría general de máquinas eléctricas y dependen básicamente de la frecuencia de suministro de
corriente, la velocidad del motor y su configuración (dimensiones del rodamiento, número de bolas, número de polos).
Hardware de Adquisición de Datos
El sistema de adquisición de datos consta de una tarjeta DAQCard 1200 (
http://digital.ni.com/manuals.nsf/websearch/0AA638B7E90E699686256B180076F1C0) y un acondicionador SCXI 1120 (
http://sine.ni.com/nips/cds/view/p/lang/es/nid/1657) con un bloque terminal SCXI 1305 (http://sine.ni.com/nips/cds/view/p/lang/es/nid/1693) para conexión
BNC. La tarjeta recibe las señales de corriente, torque y velocidad tomadas mediante una pinza de efecto Hall, un sensor de torque y un sensor de
corrientes de Eddy respectivamente. Estas señales son aisladas, amplificadas y filtradas en forma conveniente por el sistema SCXI antes de ser
recibidas por la tarjeta.
Rutinas de Adquisición, Almacenamiento de Datos y Diagnóstico
El programa de diagnóstico consta de rutinas de adquisición y análisis de datos bajo LabVIEW (http://www.ni.com/labview/esa) y una base de datos en
Microsoft Access. El usuario posee total control del programa mediante un menú de opciones en la base de datos. Un conjunto de macros de Access
invocan a las rutinas de adquisición y análisis de datos construidos en LabVIEW y estas a su vez envían información referente a las pruebas realizadas a
la base de datos mediante el protocolo de comunicaciones DDE (Dynamic Data Exchange). Este intercambio de información es transparente para el
usuario y hace la aplicación más funcional y fácil de utilizar.
Durante la prueba, el motor es puesto a trabajar con carga y los sensores envían la información a la tarjeta de adquisición de datos después de pasar por
el acondicionador. La rutina de adquisición de datos en LabVIEW toma la señal de corriente de suministro de una de las fases del estator y obtiene su
espectro en el dominio de la frecuencia mediante el algoritmo de transformada rápida de Fourier (FFT). Todas estas funciones de análisis matemático
vienen incluidas en el paquete lo cual reduce el tiempo de programación. Con la señal del sensor de corrientes de Eddy, una subrutina calcula la
velocidad instantánea del motor. Al mismo tiempo son registrados valores de torque, deslizamiento y porcentaje de carga durante la prueba, donde se
adquiere una muestra de 8,192 datos a una razón de muestreo de 2,000 muestras por segundo. El proceso consume 4 segundos en total.
Durante la fase de almacenamiento, los datos tomados durante la prueba y la información concerniente al equipo, al usuario y la fecha son almacenados
automáticamente en la base de datos. Los datos del espectro de corrientes son almacenados por LabVIEW en formato binario como archivos tipo
datalog, con una precisión de 32 bits.
La rutina de análisis en LabVIEW es invocada desde Microsoft Access. Con base en los datos de velocidad, frecuencia de suministro e información de la
configuración física de los rodamientos, un algoritmo basado en los modelos matemáticos de MCSA determina las frecuencias críticas asociadas a daños
en pista interna, pista externa y bolas de los rodamientos y barras rotas. Posteriormente, una subrutina se encarga de localizar los picos
correspondientes a las frecuencias críticas dentro del espectro de corrientes registrado durante la prueba. Luego se determina la diferencia entre la
amplitud de los picos asociados a frecuencias críticas y la amplitud asociada a la componente fundamental (frecuencia de la red). Finalmente el programa
verifica si la severidad de los picos de las frecuencias críticas del espectro están dentro de rango permisibles para motor sano o si por el contrario caen
dentro de valores excesivos.
La información de los análisis es finalmente almacenada en la base de datos de modo que existe la posibilidad de realizar reportes de las pruebas
realizadas para un motor durante un tiempo dado, analizar la historia de un equipo y establecer tendencias de comportamiento.
El sistema desarrollado combina en forma óptima una buena resolución de la frecuencia y sensibilidad a la señal. La primera característica es necesaria
para distinguir las componentes del espectro con precisión y la segunda, para identificar las fallas en formación.
Gracias a la funcionalidad de LabVIEW y su potente librería de análisis fue posible desarrollar la aplicación en un tiempo relativamente corto además de
proveer la posibilidad de intercambiar información con otras aplicaciones como Microsoft Access mediante el uso de los protocolos tales como DDE y
ActiveX bajo Windows.
Posibilidades de Expansión e Integración
Actualmente las actividades de investigación y desarrollo realizadas por este grupo de trabajo están dirigidas hacia la incorporación de otras variables
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Actualmente las actividades de investigación y desarrollo realizadas por este grupo de trabajo están dirigidas hacia la incorporación de otras variables
como vibración y ruido, las cuales permiten complementar y robustecer la herramienta de diagnóstico.
Información del Autor:
Hugo Caballero
Universidad de los Andes
Av. Las Americas, Residencial Las Flores
Merida 5101
Venezuela
[email protected] (mailto:[email protected])
Legal
Este caso de estudio (este "caso de estudio") fue desarrollado por un cliente de National Instruments ("NI"). ESTE CASO DE ESTUDIO ES PROPORCIONADO
"COMO ES" SIN GARANTÍA DE NINGUN TIPO Y SUJETO A CIERTAS RESTRICCIONES QUE SE EXPONEN EN LOS TÉRMINOS DE USO EN NI.COM.
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