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Buscan detectar fallas mecánicas y eléctricas en motores industriales mediante procesado digital de señales

Santa María Tonantzintla, Puebla, a 22 de enero. Detectar fallas mecánicas y eléctricas en tiempo real en motores de uso industrial mediante el procesado digital de señales es uno de los objetivos de un proyecto desarrollado en el Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE).

            Este proyecto es liderado por el doctor José de Jesús Rangel, investigador de la Coordinación de Electrónica de este Instituto. El doctor Rangel cursó la licenciatura en la Universidad de Guanajuato, donde también obtuvo su título de maestría. Asimismo, realizó estudios de doctorado en la Universidad Autónoma de Querétaro. Desde que era estudiante se ha dedicado al análisis y detección de fallas en motores de inducción y al análisis de vibraciones en tiempo real para maquinaria CNC.

El doctor Rangel en su oficina. Foto: archivo INAOE.

            Sus líneas de investigación abarcan el procesamiento digital de señales con FPGA, monitoreo y análisis de variables eléctricas, análisis de vibraciones e instrumentación.

            En entrevista, el doctor Rangel expresa que el proyecto de detección de fallas se centra en motores de inducción tipo jaula de ardilla, que usualmente presentan rompimiento de una de las barras, lo que provoca que el motor consuma más corriente y genere vibraciones.

            "Primero, con un amperímetro de gancho medimos la corriente de una de sus fases, son motores trifásicos, y con una acelerómetro medimos sus vibraciones en los tres ejes. Con diferentes técnicas de procesamiento de señales podemos determinar si el motor tiene una o más barras rotas o si está en buen estado", explica.

            Para ello realizan trabajo de laboratorio, en el que adquieren primero la firma digital del motor  en buen estado en cuanto a corriente y vibraciones. Después dañan el motor para ver cómo se comportan la corriente y las vibraciones y con base en ello plantean los algoritmos para detectar fallas.

            "Primero todo lo hacemos en Matlab, en software y, una vez que tenemos probado el algoritmo, lo llevamos a un circuito digital implementado FPGA. Todo lo desarrollado en software lo hacemos en un circuito, lo programamos y lo probamos en un sistema. Esto nos permite identificar la falla mediante la señal que otorgan los sensores, abunda".

            El doctor Rangel menciona que ha estado trabajando en este proyecto desde su tesis de maestría y que ha pasado por diversas etapas. "Al inicio lo que detectábamos eran dos barras rotas, después una barra rota. Primero iniciamos con corriente, después metimos vibraciones, después hicimos una mezcla de las dos y ahora lo que estamos haciendo es detectar daño parcial, es decir, la barra no necesariamente tiene que estar rota en su totalidad. De hecho hicimos un experimento en el que la dañábamos de manera externa y progresiva con una fresadora y un taladro".

Aspecto del trabajo en laboratorio. Foto: archivo INAOE.

            Actualmente, en el proyecto colaboran estudiantes de maestría y doctorado. "Uno de ellos (Victor Aviña), que ha trabajado con la industria en Los Cabos, me dice que por ejemplo las empresas que trituran la piedra usan este tipo de motores y es muy común que se dañen por el esfuerzo. Ahí se presenta otra falla que también queremos analizar, que es el daño en los baleros. Al dañarse de manera grave los baleros, estos desbalancean el rotor provocando en casos severos que llegue a caerse. Vamos a tratar de detectar esa falla y a trabajar con motores más grandes para detectar el daño del balero antes de que dañe el motor".

            Asimismo, indica que se busca que el sistema que están desarrollando monitoree en línea los motores incluso cuando están operando. "Queremos dar una señal de alarma de que ya está fallando un motor y entre más pronto detectemos la falla mejor. Generalmente esa falla, como es mecánica, se detecta con vibraciones, pero si el  motor está triturando piedra será complicado de hacer".

            También se está desarrollando el control del motor y la detección de fallas en un solo sistema que controle y detecte.

            Finalmente, agrega que aunque es un tema muy estudiado, las aportaciones principales de su proyecto se basan en el procesamiento digital de la señal y la implementación en FPGA, "porque al fin y al cabo es una aplicación eléctrica pero todo lo llevamos al circuito digital para su detección en línea y en tiempo real".