Diseño de experimentos para modelar las faltas de mayor incidencia en el estator de los motores trifásicos de inducción.

Proyecto de Investigación. Instituto Tecnológico de Costa Rica. Vicerrectoría de Investigación y Extensión (VIE). Escuela de Ingeniería Electromecánica, 2012This paper's main objective is to design experiments to model higher incidence of faults in the stator of the three-phase induction motors, which are propose four experiments, the data obtained allow to know and evaluate effects on the internal temperature of the stator windings when the motor undergoes operation faults such as damaged roles, operated without a fan, voltages higher and lower than the nominal line voltage line and finally increments outside temperature close to 50 ° C. For the development of this project, the description of the background of presents problem solving, a description of the most important literary review related with the solution, the main achievements, conclusions and recommendations. Additionally the materials, equipment and procedure used is presented to construct the bed of the tests that achieve the goals in each experiment, and obtain sufficient data and subsequent analysis allows finding the mathematical model describing behavior to predict, in this case, the temperature internally in the stator windings when the electric motor operates fouls Finally the objectives, equipment, tools, diagrams, procedures are described, safety rules and other information that permits the four experiments proposed, but also data capture is achieved to facilitate orderly later analysis.Instituto Tecnológico de Costa Rica. Vicerrectoría de Investigación y Extensión (VIE

Sistema de detección de fallas para un motor DC mediante filtros de Kalman

Las metodologías para la determinación e identificación de fallas en procesos industriales viene siendo desarrollada e investigada desde hace 30 años, en los cuales se han elaborado una gran variedad de metodologías de detección y de aplicaciones a sistemas reales. Debido al aumento de la complejidad y cantidad de los procesos que necesitan ser controlados, surgen teorías para la detección e identificación de fallas como solución a problemas de repercusión no solo económica, sino también ecológica, productiva y de seguridad. En la presente tesis se ha desarrollado un método de detección e identificación basado en una innovación proveniente del filtro de Kalman, la cual provee condiciones suficientes y necesarias para la detección de fallas aditivas bajo influencia de ruido gaussiano blanco. Esta metodología de detección se aplica a un motor de corriente contínua de excitación independiente, cuya función de transferencia tipo SISO ha sido obtenida experimentalmente. Posteriormente un análisis estadístico de la innovación obtenida del filtro de Kalman, ha permitido diagnosticar la presencia e instante de la falla aditiva generada en el sensor del sistema. Lo anterior ha generado un sistema capaz de detectar fallas aditivas idealizadas como modelos tipo escalones y rampas en un sistema lineal e invariante en el tiempo. El sistema desarrollado, permite la correcta detección e identificación de las fallas aditivas presentes en el sensor del modelo del motor de corriente continua, basándose en el análisis estadístico del parámetro innovación proveniente del Filtro de Kalman.Tesi

Clasificación de fallas eléctricas aplicando redes neuronales artificiales a la protección de distancia de líneas de transmisión basada en el algoritmo de levenbergmarquardt

Este estudio presenta un sistema de clasificación de fallas basado en redes neuronales artificiales (ANN). En este sentido, los tipos de fallas contempladas para la clasificación son: fase a tierra, fase a fase, trifásicas y fallas de doble línea a tierra. Desde otra perspectiva, para el entrenamiento de la ANN se edifica un conjunto de datos, que contiene valores RMS de voltajes, corrientes de falla y de secuencia cero, bajo diferentes parámetros de impedancia y localización de la falla. Estos datos se obtienen de estudios de cortocircuito y sirven para la extracción de características de los voltajes y corrientes de cada fase en condiciones normales y de falla. Por lo que, se aplica el algoritmo de Levenberg-Marquardt durante la fase de entrenamiento de la ANN. Para la validación de resultados se comprueba el clasificador de fallas mediante los sistemas de ensayo IEEE de 9 y 14 barras. De las pruebas ejecutadas se obtuvo una precisión promedio del 97% de clasificación de fallas para cada sistema.This study presents a fault classification system based on artificial neural networks (ANN). In this sense, the types of faults considered for classification are phase-to-earth, phase-to-phase, three-phase and double line-to-earth faults. From another perspective, for ANN training, a data set is constructed, containing RMS values of voltages, fault currents and zero sequence currents, under different impedance and fault location parameters. These data are obtained from short-circuit studies and are used to extract the characteristics of the voltages and currents of each phase under normal and fault conditions. Therefore, the Levenberg-Marquardt algorithm is applied during the training phase of the ANN. For the validation of results, the fault classifier is tested using the IEEE 9 and 14 busbar test systems. From the tests performed, an average fault classification accuracy of 97% was obtained for each system

Sistema de pronóstico usando técnicas de machine learning para la detección de fallas en ATM de los clientes de Belltech

El presente trabajo de investigación permitirá conocer respecto a un sistema de pronóstico usando técnicas de machine learning para la detección de fallas en ATM de los clientes de Belltech. La problemática planteada para la investigación se debe a que actualmente se realizan procedimientos manuales que incurren en análisis que no son exactos, que no culminan de forma oportuna y que no brindan al cliente un valor agregado del negocio como lo es el proporcionar una información predictiva la cual le permita a los clientes contar con información relevante para la toma de decisiones en cuanto a las mejoras de sus atenciones, identificación de ATM con mayor cantidad de fallas recurrentes y mejora de la experiencia del usuario; entonces surge la idea de contar con un sistema de pronóstico utilizando técnicas de machine learning el cual supla las necesidades anteriormente descritas. Para el problema de investigación se plantea de qué manera influye un sistema de pronóstico usando técnicas de machine learning para la detección de fallas en ATM de los clientes de Belltech. El objetivo es poder determinar cómo influye un sistema de pronóstico usando técnicas de machine learning para la detección de fallas en ATM de los clientes de Belltech, la metodología a utilizar es del tipo aplicada, aplicando un enfoque cuantitativo y cuyo diseño es experimental

Diagnóstico de procesos industriales basado en predicción de estados funcionales con inteligencia artificial para el control y la programación de mantenimiento

RESUMEN: En este trabajo se presenta el diseño de una estrategia inteligente, para el diagnóstico automático de procesos industriales mediante la predicción con Redes Neuronales Artificiales (RNAs) y clasificación difusa. Para diseñar la estrategia de diagnóstico se utilizó información histórica del proceso. La clasificación fue implementada como herramienta para el agrupamiento difuso de patrones. Las clases fueron analizadas por el experto del proceso para generar estados funcionales. Las RNAs de configuración multicapa fueron entrenadas para predecir los estados funcionales del proceso. Las salidas en la etapa de predicción son las entradas del clasificador. En el esquema de diagnóstico propuesto los estados funcionales serán utilizados para generar las acciones preventivas antes de la transición hacia un estado de falla. La inteligencia artificial se presenta como una alternativa que al ser combinada con la ingeniería de mantenimiento permitirá el diseño de sistemas complejos y eficientes para programar acciones de tipo preventivas y predictivas sobre las máquinas en la industria. La estrategia propuesta fue implementada sobre un sistema de control convencional para la conmutación de los parámetros de control y la predicción de fallas; y sobre un sistema de producción de aire medicinal para la programación de acciones de manteniendo a partir de la predicción de estados funcionales.ABSTRACT: In this work the design of an intelligent strategy for the automatic diagnosis of processes by means of Artificial Neural Networks (ANNs) prediction and diffuse classification is presented. To design the diagnosis strategy, historical information of the process is used. The classification is implemented as a tool for the diffuse grouping of patterns. Classes are analyzed by the process expert to generate functional states. The ANNs of multilayer configuration was trained to predict the functional states of the process. The outputs in the prediction stage are the entries of the classifier. In the proposed diagnostic scheme, the functional states will be used to generate the preventive actions before the transition to a fault state. Artificial intelligence is presented as an alternative that, when combined with maintenance engineering, will allow the design of complex and efficient systems to program preventive and predictive actions on machines in organizations. The proposed strategy was implemented on a conventional control system for the commutation of the control parameters and the prediction of faults; and on a medicinal air production system for programming maintenance actions based on the prediction of functional states

desarrollo de una metodología para la detección de fallas a partir del análisis de vibraciones en rodamientos usando Características de tiempo y modelos ocultos de Markov (HMM)

Evitar la ocurrencia de posibles fallas en una máquina es de vital importancia para garantizar una operación confiable y segura de una instalación. Anticipar y evitar potenciales anomalías en un equipo, minimiza el riesgo de que una máquina quede fuera de servicio como consecuencia de una falla. Los rodamientos son un componente esencial en cualquier máquina eléctrica, su capacidad de carga y confiabilidad son importantes para el desempeño general de la máquina. La función de los diferentes tipos de rodamientos es proporcionar el deslizamiento del rotor dentro del estator manteniendo un espacio de aire uniforme. La detección y diagnóstico de fallas, en las primeras etapas de desarrollo de una anomalía, son necesarios para evitar su mal funcionamiento durante su operación. Una de las herramientas fundamentales con que se cuenta en la actualidad para el mantenimiento predictivo orientado al tratamiento de fallas tempranas en los rodamientos de una máquina es la medición y análisis de vibraciones. El presente proyecto de grado trata el tema del análisis de vibraciones, en el contexto del mantenimiento predictivo, enfocado al tratamiento de fallas prematuras e incipientes en los rodamientos, específicamente defectos localizados en en el anillo interior, los elementos rodantes (bola) y la pista de rodadura exterior; utilizando el dominio del tiempo como técnica para el análisis de las señales. Previamente se desarrollan conceptos importantes que permiten entender el procedimiento en el diagnóstico de fallas en rodamientos, enfocada exclusivamente en la etapa de detección, ya que en la literatura, las etapas de cuantificación y localización son aún subjetivas a un conocimiento a priori que se tenga de la máquina. Empleando un análisis documental, se estudian los principios básicos de los rodamientos, se hace énfasis en sus fallas más comunes; además, se obtienen las definiciones y la información general referente a la implementación de un sistema capaz de diagnosticar fallas en rodamientos. Con el objetivo de simplificar y cambiar la representación de las señales en otras más significativas que faciliten su análisis, se segmentan las señales de vibraciones de una base de datos con prueba de rodamientos normales y defectuosos, proporcionados por el Bearing Data Center de la Western Reserve University; permitiendo así, alimentar el proceso de extracción de características

Detección de fallas en redes de distribución radial basado en el método de diagnóstico de fallas en ramales y Ratán Das

Este trabajo plantea una nueva perspectiva para la localización de fallas en redes de distribución radial, dando así solución a los múltiples problemas que se pueden presentar cuando ocurren fallas eléctricas en dichas redes de distribución, basados en los métodos de diagnóstico de fallas en ramales y Ratán Das, métodos que se complementan de manera idónea, para la detección de fallas en alimentadores radiales. Basándose en los métodos presentados, se propone el criterio de identificación del sector de fallas de línea y el correspondiente proceso de localización de fallas. Realizando la detección de fallas en la línea, midiendo las respuestas de los voltajes de los nodos medibles correspondientes a las excitaciones de una corriente particular aplicadas en los nodos accesibles de las líneas de distribución.This work proposes a new perspective for the location of faults in radial distribution networks, thus providing a solution to the multiple problems that can arise when electrical faults occur in said distribution networks, based on the methods of diagnosing faults in branches and Rattan. Das, methods that complement each other in an ideal way, for the detection of faults in radial feeders. Based on the methods presented, the line fault sector identification criteria and the corresponding fault location process are proposed. Performing line fault detection by measuring the responses of measurable node voltages corresponding to current excitations applied at accessible nodes of distribution line

Desarrollo de un sistema de diagnóstico de fallas basado en relaciones de redundancia analítica para el circuito de molienda de un proceso minero

Todos los procesos en la industria son susceptibles a fallas, debido a varios factores como, tiempo de vida de cada elemento del proceso, mala fabricación, etc. Estas fallas afectan el buen funcionamiento del sistema, produciendo ineficiencia en su desempeño, pérdidas económicas y en el peor de los casos desastres ambientales y humanos. La detección oportuna de la presencia de fallas evita paradas no planeadas, ayuda a tomar acciones correctivas y de mantenimiento y, como consecuencia de ello, reduce el daño potencial que estas ocasionan. El diseño de sistemas de diagnóstico es, por lo tanto, un paso importante y necesario en el proceso de desarrollo de estos sistemas para una infinidad de aplicaciones industriales. Los circuitos de molienda de procesos mineros (CMPM), tienen la función principal de reducir el tamaño de las partículas que vienen de la etapa de chancado, los CMPM dependen del buen funcionamiento de todos los sensores y actuadores para mantener el sistema estable y operando en condiciones óptimas. Esta tesis presenta el diseñó de un sistema de diagnóstico de fallas (SDF) basado en modelos que sigue la metodología Fault Detection and Isolation (FDI) de la teoría de control, que tiene la capacidad de detectar fallas en los sensores y actuadores del CMPM, haciendo uso de la redundancia analítica de los componentes del proceso que redundan físicamente, para beneficio económico y ahorro de espacio. Se utiliza la herramienta de Análisis Estructural (AE), que permite analizar la monitoreabilidad, detectabilidad y aislabilidad del proceso y hallar las relaciones de redundancia analítica. Para el diseño del sistema de diagnóstico de fallas, primero se desarrolló la emulación del circuito de molienda, utilizando valores reales de operación de uno de los circuitos de molienda húmeda de la concentradora de cobre Toquepala, Perú, operada por la compañía Southern Copper; el mencionado circuito de molienda cuenta con un molino de bolas, un cajón de pulpa (depósito de la mezcla de masa mineral y agua), una bomba de pulpa y un nido de Hidrociclones (clasificadores de partículas). Se halla los residuos a partir de las relaciones de redundancia analítica y luego se determina las fallas más representativas del CMPM. Se realizan pruebas y analizan resultados que da el SDF y se desarrolla una interfaz gráfica para facilitar la visualización de la presencia de fallas.Tesi

Clasificación de eventos de calidad de energía utilizando redes neuronales convolucionales profundas en el marco de la industria 4.0

La era de cuarta revolución industrial, o Industria 4.0, es un modelo de industria que requiere de la interconexión entre la instrumentación, el control y la supervisión de los sistemas. La integración entre la Industria 4.0 y el sistema eléctrico se conoce como red eléctrica inteligente, o smart grid. La introducción de redes inteligentes ha supuesto grandes desafíos en términos de calidad de energía. El uso creciente de dispositivos de estado sólido, dispositivos electrónicos de potencia, cargas no lineales y sistemas desbalanceados provocan frecuentes perturbaciones en la red [4]. Estas provocan el mal funcionamiento de los equipos y pueden generar pérdidas económicas considerables [4]. Si bien existen diferentes trabajos en detección y clasificación de fallos y anomalías, la mayoría están fundamentadas sólo en el sistema de transmisión, y no se tienen en cuenta las redes inteligentes y el sistema de distribución en una aplicación práctica. En este sentido, este proyecto busca aplicar técnicas modernas de aprendizaje profundo, en particular, redes neuronales convolucionales profundas, para procesar la información adquirida en todos los nodos del sistema de una red inteligente, utilizando aprendizaje supervisado. De este modo, se busca desarrollar una metodología que permita identificar perturbaciones y anomalías, utilizando la información obtenida del sistema de medición de la red, mejorando así la capacidad del sistema a reaccionar ante un evento, lo que mejora la robustez y resiliencia del sistema en general.The era of the fourth industrial revolution, or Industry 4.0, is a model of industry that requires interconnection between instrumentation, control and monitoring systems. The integration between Industry 4.0 and the electrical system is known as a smart grid. The introduction of smart grids has brought great challenges in terms of power quality. The increasing use of solid-state devices, power electronic devices, nonlinear loads and unbalanced systems cause frequent disturbances in the network [4]. These cause equipment malfunctions and can generate considerable economic losses [4]. Although there are different works on detection and classification of faults and anomalies, most of it is based only on the transmission system, and smart grids and the distribution system are not taken into account in a practical application. In this sense, this project looks to apply modern deep learning techniques, in particular, deep convolutional neural networks, to process the information acquired in all the nodes of an intelligent network system, using supervised learning. In this way, is project looking for develop a methodology to identify disturbances and anomalies, using the information obtained from the network measurement system, thus improving the ability of the system to react to an event, which improves the robustness and resilience of the system in general.MaestríaMagíster en Ingeniería EléctricaCONTENIDO pág. 1. INTRODUCCIÓN 11 2. ESTADO DEL ARTE 17 3. MODELOS MATEMÁTICOS 21 3.1. Modelos Dinámicos de la Micro-red . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 3.1.1. Modelo del Generador . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 3.1.2. Modelo del Puente Inversor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 3.1.3. Modelo del Controlador de Potencia . . . . . . . . . . . . . . . . 26 3.1.4. Modelo del Controlador de Voltaje . . . . . . . . . . . . . . . . 28 3.1.5. Modelo del Controlador de Corriente . . . . . . . . . . . . . . . 29 4. Simulación de una Red Inteligente IEEE-34 31 4.1. Conexión Delta y Estrella . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 4.2. Test Feeders o Redes de Pruebas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 4.3. IEEE Feeders . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 4.3.1. IEEE-34 Test Feeders . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 4.3.2. Perturbaciones en la Calidad de la Energía . . . . . . . . . . . . 39 4.4. Construcción de la Base de Datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 4.4.1. Complejidad Computacional en la Simulación . . . . . . . . . . 43 4.4.2. Método de Monte Carlo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 4.4.3. Simulación Monte Carlo para el Feeder IEEE-34 . . . . . . . . . 46 5. Clasificación de Eventos Con RNCP 49 5.1. Redes Neuronales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 5.1.1. Redes Neuronales Residuales - ResNet . . . . . . . . . . . . . . 50 5.1.2. Xception Network . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 5.1.3. Adaptive Linear Neuron . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 5.1.4. Perceptron Multicapa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 5.2. Algoritmos de Aprendizaje . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 5.2.1. Redes Neuronales Convolucionales Profundas . . . . . . . . . . . 57 5.2.2. Very Deep Convolutional Networks - VGGNet . . . . . . . . . . 58 5.3. Diseño de la Arquitectura de la Red Neuronal . . . . . . . . . . . . . . 62 5.4. Entrenamiento de la Red Neuronal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 5.4.1. Resultados en la Clasificación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 5.4.2. Matriz de Confusión . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 6. CONCLUSIONES 71 BIBLIOGRAFÍA 7