Resumen

La detección de fallas en las barras rotas en motores de inducción de jaula de ardilla alimentados por inversor sigue siendo tan difícil como la dinámica introducida por el sistema de control o la frecuencia de excitación (estator) que cambia dinámicamente. Este artículo presenta técnicas novedosas de diagnóstico de fallas utilizando el análisis de la firma de corriente del motor (MCSA) para resolver los problemas. El concepto de función de conmutación y la teoría de modulación de frecuencia se utilizan primero para modelar la señal de corriente de falla. La competencia de la amplitud de los componentes de banda lateral en las frecuencias () como índices para el reconocimiento de barras rotas se estudia posteriormente en el motor controlado a través del método de control de voltaje/frecuencia constante de lazo abierto. Las técnicas propuestas están compuestas por cinco módulos de adquisición de señal de antialiasing, estimación óptima de deslizamiento basada en la curva característica de par-veloc

• Materias:Modelado matemático Modelo de red neuronal Tasa de convergencia Aritmética Ondículas libres
• Subjects:Mathematical modeling Neural network model Convergence rate Arithmetic Free wavelets
• Palabras claves:Barras del rotor; Detección de fallas; Motores de inducción de jaula de ardilla; Análisis de la firma de corriente del motor; Técnicas de diagnóstico de fallas; Reconocimiento de barras rotas
• Keywords:Rotor bars; Fault detection; Squirrel cage induction motors; Motor current signature analysis; Fault diagnosis techniques; Broken bars recognition