Nuevas estrategias de monitoreo con motores de induccion en

NUEVAS ESTRATEGIAS DE MONITOREO EN LÍNEA PARA MOTORES DE
INDUCCIÓN
Nicolás Muñoz Galeano
Diego Alejandro Valencia
Fernando Villada Duque
Grupo de Investigación en Manejo Eficiente de la Energía Eléctrica – GIMEL –
Departamento de Ingeniería Eléctrica
Universidad de Antioquia
RESUMEN:
Actualmente, el motor de inducción, especialmente el tipo jaula de ardilla, es la
máquina eléctrica más utilizada a nivel industrial debido a las ventajas que
presenta sobre las demás, como son: bajo costo, alta confiabilidad, robustez,
capacidad de trabajar en ambientes sucios y explosivos, por esta razón, el
mantenimiento de equipos e instalaciones industriales ha cobrado una gran
importancia en las últimas décadas debido a que las exigencias de calidad de la
producción son cada vez mayores y al hecho de que las empresas necesitan ser
más competitivas en el ámbito del comercio tanto nacional como internacional.
El desarrollo de nuevas estrategias de monitoreo con los equipos en
funcionamiento es vital en el sector industrial debido a que es posible evitar el
paro de la producción o incurrir en gastos innecesarios de mantenimiento. En el
presente articulo se presentan algunas de las nuevas técnicas de diagnostico que
se postulan a nivel mundial como las mejores [3] y [4], además, el aporte de la
Universidad de Antioquia a este campo con el desarrollo del laboratorio de
monitoreo de maquinas eléctricas en funcionamiento.
PALABRAS CLAVES: Análisis espectral, técnicas de diagnostico, flujo axial de
dispersión, laboratorio de monitoreo.
1 INTRODUCCIÓN:
La mayoría de las fallas de los motores eléctricos interrumpen un proceso,
reducen la producción, inclusive pueden causar daños a otras máquina.
El
monitoreo con la máquina en funcionamiento puede diagnosticar la intercepción de
fallas tanto eléctricas como mecánicas evitando así fallas y reparaciones costosas.
Esto previene pérdidas de producción y como consecuencia pérdida en ingresos.
Los costos de mantenimiento pueden ser también reducidos basados en una
adecuada estrategia de mantenimiento.
En el sector industrial los programas que son implementados para el
mantenimiento, son diversos y dependen de las condiciones de operación de la
planta; estas técnicas si son aplicadas de una manera efectiva pueden repercutir
en el ahorro de capital, algunas de las principales técnicas usadas actualmente
son:
El mantenimiento correctivo consiste en la intervención en las máquinas o equipos
de trabajo cuando éstas fallan, el daño de una pieza puede contribuir a la
destrucción masiva de la máquina y por ende al paro de la producción.
El mantenimiento preventivo sistemático que consiste en revisiones periódicas a
los equipos, aunque no existan imperfecciones, tratando de evitar posibles fallas,
antes de que estas causen daños de mayor magnitud. Con este tipo de técnica se
suelen cambiar piezas que no presentan defectos
El mantenimiento predictivo, consiste en la detección de fallas, cuando aún se
encuentran en estado incipiente, por lo tanto, se deben medir variables que
presenten gran sensibilidad al cambio de las condiciones de un equipo. De esta
forma, para obtener estos datos, se debe disponer de instrumentos y personal
especializados, además se debe llevar una historia de la evolución de la falla para
corroborar la efectividad y certeza de la técnica.
Este tipo de mantenimiento
implementado de forma eficaz, complementa y optimiza el mantenimiento
sistemático.
El mantenimiento predictivo es la nueva tendencia mundial, ya que aunque se
deben utilizar instrumentos de medición y personal especializado, no se cometen
errores como la destrucción de piezas o elementos de la máquina, como en el
mantenimiento correctivo; o el reemplazo de piezas de forma innecesaria, como
en el mantenimiento sistemático, ya que las fallas son detectadas en su estado
incipiente.
2 NUEVAS TECNICAS DE DIAGNOSTICO
2.1 El análisis espectral de vibraciones para la detección de fallos incipientes en
motores de inducción:
Los estudios relacionados con la detección de fallas eléctricas en los devanados
de máquinas rotativas han sido normalmente orientados hacia el análisis y toma
de medidas de parámetros eléctricos tales como la corriente, el voltaje y el flujo
magnético. Tradicionalmente, las aplicaciones de monitoreo de fallas por medio
de la tecnología de vibraciones mecánicas de motores y generadores a.c. han sido
enfocados
a
detectar
fenómenos
mecánicos
tales
como:
desbalance,
excentricidades, condición de los rodamientos, etc. Sin embargo la teoría predice
[5] [8] ,que los cambios de corriente debidos al deterioro eléctrico de los
devanados en una máquina rotativa, puede alterar las fuerzas magnéticas internas
que a su vez modifican las características de vibración de la máquina; de modo
que el monitoreo por medio de la vibración mecánica, puede ser un exitoso
indicador de la condición eléctrica de los devanados. La fuerza debida a la
excitación eléctrica que actúa sobre la máquina esta dada por la ecuación 1:
Ws  
2
2 0
(Ecuación
Donde

: Densidad del flujo del entrehierro
Ws : Fuerza de la excitación eléctrica

: Permeancia
2.2 Análisis espectral de corrientes en máquinas eléctricas
1.)
Al realizar el análisis espectral en las corrientes de alimentación de la maquina se
puede obtener información valiosa acerca del estado de las barras del rotor de un
motor de inducción. Las barras rotas en el rotor generan dos campos magnéticos
opuestos girando a las frecuencias  sf , donde s es el deslizamiento del motor y
f la frecuencia de la fuente [6], [7]. Estos campos originan bandas laterales en el
espectro de corriente, alrededor de los primeros seis armónicos de la velocidad de
rotación dadas por las frecuencias indicadas en la ecuación 2.


k
f b  1  s   s  f
p 

(Ecuación 2.)
Donde,
f b : Frecuencia producida por las barras rotas;
k : Índice armónico ( k =1,2,3,4,5 y 6);
p : Número de pares de polos del motor;
s : Deslizamiento.
2.3 La impedancia de secuencia inversa.
En el diagnóstico de máquinas eléctricas, las componentes simétricas pueden ser
usadas para verificar el estado del aislamiento en el circuito estatórico, si este falla
o se presentan asimetrías, la corriente o carga de secuencia inversa se
incrementa, y de este modo, la impedancia de secuencia inversa de la máquina
disminuye. La impedancia de secuencia inversa de un motor de inducción esta
dada por la ecuación 3:
Rc2   Rr 
(1  s)
(2  s)
(Ecuación 3)
Donde,
Rc2 : Resistencia equivalente de la carga mecánica de secuencia inversa.
Rr : Resistencia del rotor.
s : Deslizamiento
Estudios previos [9], muestran que esta variable presenta gran sensibilidad a fallas
en los bobinados; si se logran caracterizar estas fallas, se podrán obtener las
condiciones del aislamiento y usarse para diagnóstico de máquinas eléctricas.
2.4 El par electromagnético
El par electromagnético de un motor de inducción puede ser calculado
indirectamente a partir de los voltajes y corrientes de alimentación de la maquina
mediante el uso de la transformada de Park, estudios previos [7] [8] [9], muestran
que el par electromagnético muestra gran sensibilidad a las fallas que se
presentan en el aislamiento del estator, las componentes del par electromagnetico
pueden ser obtenidos mediante la descomposicion espectral de la ecuación 4:
Tem 
3
P  d  iq   q  id 
2
(Ecuación 4)
Donde,
Tem : Par electromagnético
P
: Numero de pares de polos de la máquina
 d : Flujo en el eje directo
 q : Flujo en el eje de cuadratura
id
: Corriente en el eje directo
iq
: Corriente en el eje de cuadratura
2.5 El flujo axial de dispersión
El flujo axial de dispersión, es el flujo magnético que por inducción aparece en el
eje, en la carcasa y en los alrededores de la máquina, por este motivo, es
considerado como un flujo de pérdidas, es producido por las corrientes que
circulan por el estator y por el rotor, tiende a canalizarse por el eje de la máquina.
El flujo axial de dispersión puede ser captado indirectamente aprovechando la ley
de inducción electromagnética de Faraday, mediante el uso de una bobina que
enlace el eje del motor. en esta bobina de captura se induce una tensión,
proporcional al flujo, que puede ser descompuesta espectralmente y analizada en
el laboratorio y de este modo, realizar un diagnóstico del estado de la máquina.
Las frecuencias del flujo axial fueron deducidas anteriormente [8] [9] [10], y
pueden servir par el diagnostico se pueden ver en la ecuación 5.
k  f  n  fr
Donde,
(Ecuación 5)
f : Es la frecuencia fundamental de la fuente de alimentación
f r : Es la frecuencia de rotación
k
: Es un entero que indica la presencia de armónicos en la fuente de
alimentación
n : Es un entero que depende de las características de la máquina.
3. CONTRIBUCIÓN AL LABORATORIO DE MONITOREO DE MAQUINAS EN LA
UNIVERSIDAD DE ANTIOQUIA.
En la Universidad de Antioquia se han venido realizando diversas investigaciones
acerca del comportamiento de diferentes variables eléctricas que comúnmente no
son medidas pero que pueden dar valiosa información acerca del comportamiento
de la maquina en funcionamiento [1] [2]. Para poder realizar este tipo de medidas,
fue necesario adecuar varios motores con el fin de realizarle fallas internas y de
esta manera estudiar su comportamiento, para poder obtener estas variables fue
necesario la construcción de sensores sensibles a pequeños cambios y así de
esta forma predecir el comportamiento de la maquina a medida que se va
deteriorando.
A través de un proyecto de investigación del Departamento de Ingeniería Eléctrica
se construyeron varios prototipos de sensores para capturar la señal del flujo axial
de dispersión y se acondicionaron dos motores de inducción con el fin de realizar
ensayos de fallas incipientes en sus devanados estatóricos. En la figura 1 se
muestra una parte del banco de ensayos.
Figura 1. Banco de ensayos para máquinas de inducción
En las figuras 2 y 3 se muestran los resultados de la señal del flujo axial de
dispersión a través de las pruebas realizadas en un motor de inducción de 2.4 Hp
al cual se le forzaron fallas internas controladas. El flujo axial de dispersión fue
captado con una bobina cuidadosamente fabricada con el fin de obtener un
espectro rico en armónicos de tal manera que cuando ocurra una falla presente
gran sensibilidad ante esta.
Flujo Axial (mVrms)
120
100
32 Hz
89 Hz
146 Hz
152 Hz
168 Hz
274 Hz
283.5 Hz
80
60
40
20
0
0
1
2
3
Grado de cortocircuito
Figura 2. Representación del flujo axial de acuerdo
al grado de cortocircuito (0 – 300 Hz)
35
Flujo Axial (mVrms)
30
25
20
318.5 Hz
404.5 Hz
519 Hz
547 Hz
598.5 Hz
637 Hz
799 Hz
15
10
5
0
0
1
2
3
Grado de cortocircuito
Figura 3. Representación del flujo axial de acuerdo
al grado de cortocircuito (300 – 800 Hz)
En la figuras 2 y 3 se observa como aumentan la magnitud de los armónicos
presentes en el flujo axial de dispersión a medida que se incrementa la falla en un
motor de inducción de 2.4 Hp, alimentado con un variador de frecuencia de 6
pulsos a 60 Hz y a plena carga, se puede ver que cuando se aumentan el numero
de espiras cortocircuitadas así sean pocas se obtiene gran sensibilidad debido al
gran incremento de la magnitud de los armónicos predichos en la teoría.
En la industria este método puede implementarse teniendo en cuenta que cuando
existe un cortocircuito interno en los devanados estatóricos de la maquina este va
degradando progresivamente las espiras adyacentes creando así una falla mas
severa, si en el flujo axial luego de realizar toma de datos periódicamente empieza
a notarse el incremento de diferentes armónicos, esto quiere decir que la maquina
esta sufriendo graves daños internos y que es mejor realizarle mantenimiento
antes de que se a demasiado tarde.
CONCLUSIONES
El desarrollo de nuevas técnicas de diagnostico le permite a las empresas
aumentar la confiabilidad en sus procesos y de esta forma competir en un
mercado cada vez mas exigente. Las nuevas estrategias de monitoreo con
motores en funcionamiento permiten avanzar en una nueva era donde es posible
detectar el comportamiento de la maquina sin interrumpir procesos; esto influye
directamente en el ahorro de tiempo y capital. Los resultados obtenidos con el flujo
axial de dispersión muestran esta técnica muy promisoria ya que puede ser
implementada fácil y económicamente en un ambiente industrial.
4. Bibliografía.
[1]
Muñoz, Nicolás; Valencia, Diego.
“El Flujo Axial de Dispersión Como
Indicador Del Estado Del Aislamiento De Los Devanados De Los Motores De
Inducción”. Tesis para obtener el grado de Ingeniero Electricista, Universidad de
Antioquia, 2003
[2] Villada F. Diego Cadavid, Nicolás Muñoz, Diego Valencia y Diego Parra.
“Fault Diagnosis in Induction Motors Fed by PWM Inverters”. IEEE Symposium on
Diagnostics for Electric Machines, Power Electronics and Drives. Atlanta, GA,
USA 24-26 August 2003
[3]. Villlada, Fernando; Moreno Germán; Valencia Jaime. “El mantenimiento
predictivo y su efecto en la optimización de costos de mantenimiento”. Revista
facultad de ingeniería. Medellín. Universidad de Antioquia. Abril de 2002,
ejemplar 25
[4]. Cabanas, M.F. “Tecnicas para el Mantenimiento y Diagnóstico de Máquinas
Eléctricas Rotativas”. BOIXAREU. 1998 primera edición
[5]
Trutt, F.C., Fellow and J.L.Kohler. “Detection of AC Machine Winding
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Appycations. Jan-Feb 2001, vol 37, No. 1, pp 10-13
[6] Thomson, W.,T. D. Ranking and D. Dorrell. “On-Line Current Monitoring to
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Case Histories Verify the Predictions” IEEE Trans. on Energy Conversion.
December 1999, vol 14, No 4
[7] Vas Peter, “Parameter Estimation, Condiction Monitoring, and Diagnosis of
Electrical Machines” Oxford, Oxford Science Publications, 1993, ISBN 0-19859375-9.
[8]
Tavner, P.J., Penman, J. “Condition Monitoring of Electrical Machines”,
Research Studies Press Ltd. Lecthworth, Hertfordshire England, 1987, ISBN 0
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[9] Fernández, M., García, M., Orcajo, G.A., Cano, J., Solares, J. “Técnicas para
el Mantenimiento y Diagnóstico de Máquinas Eléctricas Rotativas”, Barcelona,
Marcombo, 1998, ISBN 84 267 1166-9.
[10]. Bonnett, A. “Cause and Analysis of Stator and Rotor Failures in ThreePhase Squirrel-Cage Induction Motors”. En: IEEE Transaction on Industry
Applications. July/August, 1992, Vol. 28, No 4, pp. 921-937.