Diagnóstico de máquinas eléctricas mediante técnicas de termografía infrarroja

Tesis por compendio[EN] The main objective of this Thesis is the performance and validation of an automatic diagnostic system for induction motor failures, based mainly on the use of Infrared Thermography Technique. The implementation of these systems allow the detection of the failures in advance, when they are still in an incipient state, from information provided by various magnitudes of the machine, is a milestone pursued by many researchers. However, these predictive maintenance systems must possess high reliability making them suitable for a wide variety of industrial applications. Up till today, no predictive maintenance system, fully consistent and valid for the detection of a wide range of faults in electric induction motors, has been developed. The development of such systems becomes more relevant in the current context, in which the mentioned electric machines are expanding to other emerging applications, such as wind generation and driving electric vehicles. This development process consists of several complementary stages. The first phase is focusing on obtaining the thermal model, based on the energy balance of the induction motor as well as the heating curves, with the use of Infrared Thermography and the Heat Transmission Theory. This model, validated after applying it to various assemblies, will accurately predict the heating curves of the motors under different operating conditions or even in fault condition. The second stage involves the detailed analysis of the information from the infrared images obtained experimentally from the different case studies, in order to obtain the relevant data to make a more accurate diagnosis. The third step consists on the combination of the infrared thermography and the motor current signal analyses. The coupling of both will increase the diagnosis reliability and expand its applicability to a wider range of faults. Finally, the postprocessing of the data gathered from the previous stages using artificial intelligent algorithms, based on the recognition of thermal patterns, will be integrated into the automatic diagnostic system. These systems are able to minimize the human intervention in the detection process with a consequent increase in effectiveness. The future implementation of these predictive diagnostics systems may well consist of portable diagnostic equipment adapted to industrial environments. The Thesis is presented in the format of articles' compilation. It includes the two articles published in indexed journals and presented in international conferences, performed in collaboration with world renowned groups and covering the different areas and stages described.[ES] La presente Tesis tiene como principal objetivo el desarrollo y validación de un sistema de diagnóstico automático de averías en motores de inducción, basado principalmente en el uso de la técnica de Termografía Infrarroja. La implementación de sistemas que hagan factible la detección de las citadas averías con suficiente antelación, esto es, cuando éstas todavía se encuentran en estado incipiente, a partir de la información suministrada por diversas magnitudes de la máquina constituye un hito perseguido por muchos investigadores. Además, estos sistemas de mantenimiento predictivo deben poseer una alta fiabilidad, que los haga idóneos para su utilización en una amplia variedad de aplicaciones industriales. Sin embargo, todavía hoy no se ha desarrollado un sistema de mantenimiento predictivo que se muestre plenamente consistente y válido para la detección de un amplio rango de averías en motores eléctricos de inducción. El desarrollo de este tipo de sistemas cobra, si cabe, más relevancia en el contexto actual, en el que las citadas máquinas eléctricas se están expandiendo a otras aplicaciones emergentes, como la generación eólica o el accionamiento de vehículos eléctricos. El proceso a implementar está constituido por diversas fases complementarias, caracterizadas por un determinado grado de precisión en el diagnóstico de averías de motores eléctricos. Cada una de ellas consta de una parte experimental, basada en ensayos en motores de inducción, tanto del motor sano, como del motor en estado de fallo. Una vez concluida la fase experimental, se procede al correspondiente análisis y tratamiento de la información obtenida, por diversas técnicas características. Se parte de una primera fase, centrada en la obtención del modelo térmico, fundamentado por el balance energético del motor de inducción, así como por las curvas de calentamiento. Para ello se utiliza la tecnología infrarroja experimental y las ecuaciones de la Teoría de Transferencia de calor. De esta manera, a partir de dicho modelo, validado tras la aplicación a diversos montajes, se pretende predecir y comparar las curvas de calentamiento del motor, bajo distintas condiciones de operación o estado de fallo. La siguiente fase consiste en el análisis detallado de la información procedente de las imágenes infrarrojas obtenidas experimentalmente en los distintos casos estudiados, encaminada a la obtención de datos relevantes para poder efectuar un diagnóstico de mayor precisión. El tercer paso que se plantea es la combinación del método de termografía infrarroja con la técnica de análisis de corrientes para conseguir un aumento en la fiabilidad en el diagnóstico, además de poder analizar un rango más amplio de averías. Finalmente, a partir de la información procedente de los ensayos y análisis previos y con la ayuda de sistemas de procesamiento dotados de algoritmos de inteligencia artificial, basados en el reconocimiento de patrones térmicos, se realizará la implementación del sistema de diagnóstico automático de detección de averías. De esta manera, estos sistemas evitan la subjetividad característica de la utilización de la termografía infrarroja de manera aislada, e incluso pueden llegar a eliminar por completo la intervención humana en el proceso de detección, con el consecuente aumento de efectividad. Ello permitiría la implementación futura de estas técnicas de diagnóstico en sistemas de diagnóstico predictivo, que bien pudieran consistir en equipos portátiles de diagnóstico adaptados a ambientes industriales. La tesis se presenta en el formato compilación de artículos, incluyendo tanto artículos publicados en revistas indexadas como en congresos internacionales, algunos de ellos en colaboración con grupos de renombre mundial, y que cubren las diferentes áreas y fases comentadas.[CA] La present Tesi té com a principal objectiu el desenvolupament i validació d'un sistema de diagnòstic automàtic d'avaries en motors d'inducció, basat principalment en l'ús de la tècnica de Termografia Infraroja. La implementació de sistemes que facin factible la detecció de les esmentades avaries amb suficient antelació, és a dir, quan aquestes encara es troben en estat incipient, a partir de la informació subministrada per diverses magnituds de la màquina constitueix una fita perseguida per molts investigadors. A més, aquests sistemes de manteniment predictiu han de tenir una alta fiabilitat, que els faci idonis per a la seva utilització en una àmplia varietat d'aplicacions industrials. No obstant això, encara avui no s'ha desenvolupat un sistema de manteniment predictiu que es mostri plenament consistent i vàlid per a la detecció d'un ampli ventall d'avaries en motors elèctrics d'inducció. El desenvolupament d'aquest tipus de sistemes cobra més rellevància en el context actual, en què les esmentades màquines elèctriques s'estan expandint a altres aplicacions emergents, com la generació eòlica o l'accionament de vehicles elèctrics. El procés a implementar està constituït per diverses fases complementàries, caracteritzades per un determinat grau de precisió en el diagnòstic d'avaries de motors elèctrics. Cadascuna d'elles consta d'una part experimental, basada en assajos en motors d'inducció, tant del motor sa, com del motor en estat de fallada. Un cop conclosa la fase experimental, es procedeix al corresponent anàlisi i tractament de la informació obtinguda, per diverses tècniques característiques. Es parteix d'una primera fase, centrada en l'obtenció del model tèrmic, fonamentat en el balanç energètic del motor d'inducció, així com per les corbes d'escalfament. Per a això s'utilitza la tecnologia infraroja experimental i les equacions de la Teoria de Transferència de calor. D'aquesta manera, a partir d'aquest model, validat després de l'aplicació a diversos muntatges, es pretenen predir i comparar les corbes d'escalfament del motor, sota diferents condicions d'operació o estat de fallada. La següent fase consisteix en l'anàlisi detallada de la informació procedent de les imatges infraroges obtingudes experimentalment en els diferents casos estudiats, encaminada a l'obtenció de dades rellevants per poder efectuar un diagnòstic de major precisió. El tercer pas que es planteja és la combinació del mètode de termografia infraroja amb la tècnica d'anàlisi de corrents per aconseguir un augment en la fiabilitat en el diagnòstic, a més de poder analitzar un rang més ampli d'avaries. Finalment, a partir de la informació procedent dels assaigs i anàlisis previs i amb l'ajuda de sistemes de processament dotats d'algoritmes d'intel·ligència artificial, basats en el reconeixement de patrons tèrmics, es realitzarà la implementació del sistema de diagnòstic automàtic de detecció d'avaries. D'aquesta manera, aquests sistemes eviten la subjectivitat característica de la utilització de la termografia infraroja de manera aïllada, i fins i tot poden arribar a eliminar completament la intervenció humana en el procés de detecció, amb el conseqüent augment d'efectivitat. Això permetrà la implementació futura d'aquestes tècniques de diagnòstic en sistemes de diagnòstic predictiu, que bé podrien consistir en equips portàtils de diagnòstic adaptats a ambients industrials. La Tesi es presenta en el format compilació d'articles, incloent tant articles publicats en revistes indexades com en congressos internacionals, alguns d'ells en col·laboració amb grups de renom mundial, i que cobreixen les diferents àrees i fases comentades.Picazo Rodenas, MJ. (2016). Diagnóstico de máquinas eléctricas mediante técnicas de termografía infrarroja [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/62317TESISCompendi

Combination of Noninvasive Approaches for General Assessment of Induction Motors

[EN] There exists no single quantity able to diagnose all possible failures taking place in induction motors. Currents and vibrations monitoring are rather common in the industry, but each of these quantities alone can only detect some specific failures. Moreover, even for the specific faults that a quantity is supposed to detect, many problems may rise. As a consequence, a reliable and general diagnosis system cannot rely on a single quantity. On the other hand, it would be desirable to rely on quantities that can be measured in a noninvasive way, which is a crucial requirement in many industrial applications. This paper proposes a twofold method to detect electromechanical failures in induction motors. The method relies on analysis of currents (steady state + transient) combined with analysis of infrared data captured by using appropriate cameras. Each of these noninvasive techniques may provide complementary information that may be very useful to diagnose an enough wide range of failures. In the present paper, the detection of three illustrative faults is analyzed: broken rotor bars, cooling system problems and bearing failures. The results show the potential of the methodology that may be particularly suitable for large, expensive motors, where the prevention of eventual failures justifies the costs of such system, due to the catastrophic implications that these unexpected faults may have.Picazo-Rodenas, MJ.; Antonino-Daviu, J.; Climente Alarcon, V.; Royo, R.; Mota-Villar, A. (2015). Combination of Noninvasive Approaches for General Assessment of Induction Motors. IEEE Transactions on Industry Applications. 51(3):2172-2180. doi:10.1109/TIA.2014.2382880S2172218051

Mejora del Sistema de Mantenimiento de los equipos de Electromedicina mediante la aplicación de la Metodología RCM2

El trabajo se basa en el desarrollo de la Metodología RCM2 sobre los equipos de Electromedicina de elevada criticidad. Dicha Metodología pretende conseguir un aumento de fiabilidad de los equipos, de su vida útil debido a su elevada inversión además de garantizar la seguridad del paciente e integridad medioambiental. Abstract: This work is based upon the development of RCM2 methodology in Electro-medicine equipment with high criticality. This methodology tends to achieve an increase in reliability and useful life due to the high costs of the equipments as well as to guarantee the patients' life and environmental integrity.Picazo Rodenas, MJ. (2008). Mejora del Sistema de Mantenimiento de los equipos de Electromedicina mediante la aplicación de la Metodología RCM2. http://hdl.handle.net/10251/12282Archivo delegad

Use of the infrared data for heating curve computation in induction motors: Application to fault diagnosis

[EN] Infrared thermography is a technique that has been frequently used as a predictive tool for electrical installations maintenance, since many of the failures or installation defects lead to temperature increments in specific points or areas. However, its application to fault detection in electric motors is far less usual. Alternative techniques, based on current or vibration monitoring, are still preferred, despite the analyses of these quantities do not enable the diagnosis of a significant number of failures that occur in these machines. In this regard, infrared data may provide very useful information for the detection of some faults which are not easy to be detected with currents or vibrations. In addition, this can be done in a non-invasive way, i.e., without interfering with the machine operation. The spectacular evolution undergone by the infrared cameras, which even enable the capture of motor thermal transients, represented by sequences of high resolution images as well as the monitoring of the temperature evolution at any point of the surface, is a fact that contributes to the great potential of this technique. In this work, a new methodology relying on the combination between the heat transfer theory and infrared data is proposed. The main pursued objectives are: (1) to study the thermal behaviour and perform the energy balance by building a thermal model of the induction motor using infrared data and (2) to set the baseline for further complex failure diagnosis in electric motors. To achieve these goals, a 1.1 kW induction motor is tested; thermography images of the motor frame are captured every second during the whole startup transient, from standstill till steady-state, by using an infrared camera connected to a laptop computer fitted with an acquisition and analysis software. These infrared data are used in a first stage to build the thermal model of the induction motor. Afterwards, in a second stage, the obtained results are compared with those corresponding to faulty machines to study the applicability of thermography data for diagnosis purposes. The results prove the potential of the approach to become a powerful diagnosis tool, complementing the information provided by techniques relying on other quantities, in cases in which they are not conclusive.This work was supported by the Vicerectorat d'Investigacio, Universitat Politecnica de Valencia under program the program 'Proyectos de Nuevas Lineas de Investigacion Multidisciplinares (PAID05-11) (project reference 2842) and by the Conselleria d'Educacio, Formacio i Ocupacio of the Generalitat Valenciana, in the framework of the "Ayudas para la Realizacion de Proyectos de I+D para Grupos de Investigacion Emergentes", project reference GV/2012/020.Picazo Rodenas, MJ.; Royo Pastor, R.; Antonino Daviu, J.; Roger Folch, J. (2013). Use of the infrared data for heating curve computation in induction motors: Application to fault diagnosis. Engineering Failure Analysis. 35:178-192. https://doi.org/10.1016/j.engfailanal.2013.01.018S1781923