En esta tesis se estudian las pérdidas en el núcleo de los Motores de Inducción (MI) con los siguientes objetivos: compensar los efectos producidos sobre el control y diagnosticar fallas en el núcleo del estator (FNE). Se incluyeron en el modelo dinámico del MI las pérdidas en el hierro (PH), representándolas por medio de una resistencia equivalente, no lineal, a bornes de la inductancia de magnetización del MI. Con el objetivo de determinar el valor de la resistencia equivalente y cuantificar las PH se propusieron una serie de ensayos en vacío (con una fuente de tensión PWM) para un MI no convencional, el que permitió separar las distintas componentes de las pérdidas totales. En base a las mediciones de las pérdidas se pudo determinar el valor de la resistencia equivalente de PH en función de la frecuencia de alimentación. A partir del modelo del MI presentado se evaluó la influencia de las PH sobre el control del MI, se obtuvieron expresiones analíticas del error de estimación del flujo en estado estable de un control orientado por el campo (COC) convencional. Con el objetivo de compensar los errores en la estimación se presentó una propuesta basada en un observador adaptivo de estados. Se comparó el comportamiento del observador con el del estimador convencional, validando la propuesta por medio de resultados de simulación. El estudio realizado evidenció que es posible utilizar el observador adaptivo de estados propuesto para tareas de diagnóstico de fallas, por medio de la supervisión de un parámetro asociado a la condición del núcleo. Con el objetivo de validar experimentalmente la propuesta de diagnóstico se desarrolló un método para la generación de FNE, permitiendo realizar fallas controladas y reversibles, consiguiéndose repetibilidad en los ensayos. Finalmente, se propuso un nuevo modelo para representar a las FNE asimétricas, representándolas como variaciones de la resistencia equivalente de PH. Se validó experimentalmente y por simulación el modelo, midiendose el incremento de la corriente de secuencia negativa y la variación de la impedancia de secuencia negativa del MI, variables que pueden ser usadas para detectar y diagnosticar diferentes grados de severidad de las FNE. / The core losses (CL) of induction motors (IM) are studied in this thesis. The main objective in studying them are: compensate CL effects on the IM control and stator core faults (SCF) diagnosis. The stator CL, represented by a non lineal equivalent resistance on the terminals of the IM magnetization inductance, were included in the induction motor dynamic model. In order to obtain the value of the equivalent resistance and quantifying losses, noload test with a PWM voltage source were carried out on a non-conventional induction motor, which facilitates separating the components of total losses. A quantitative comparison of losses measured in noload condiction was also carried out. It was concluded from this comparison that losses on the rotor cupper do not significantly contribute to the total losses. Loss measurements allowed obtaining the equivalent resistance value as a function of stator frequency. The influence of these CL on the induction motor control was evaluated from the IM model presented in this work. Analytical expressions for error estimation, in steady-state flux, in a field-oriented control (FOC) were also obtained from the model. In an attempt to compensate errors from estimation, an adaptive state observer was also presented. The behaviour of this observer was compared to that of a conventional estimator, validating in this way the proposal through simulation results. It was concluded from this study that it is possible to use the proposed adaptive state observer for SCF diagnosis, by monitoring a parameter related to the stator core. In addition, the proposal was experimentally validated through developing a method to generate SCF, producing controlled and reversible faults, which allows repeating the tests as necessary. Finally, a new model to represent unbalanced SCF as variations of the CL equivalent resistance was also presented. This model was validated experimentally and through simulation by measuring both the increase of the negative sequence current and the variation of the IM negative sequence impedance. These variables can be used to detect and to diagnose SCF.

En el presente trabajo de tesis se ha investigado acerca de la utilidad del circuito equivalente de un motor eléctrico asíncrono de inducción en el dimensionamiento del capacitor adecuado para la compensación individual de su factor de potencia. A partir de la configuración del circuito equivalente de un motor dado, utilizando Matlab, se ha procedido a graficar todas las curvas características del motor, en especial las curvas del factor de potencia y de la potencia reactiva consumida en el rango de carga normal de la máquina. Después de un análisis gráfico, dadas las características del comportamiento de la potencia reactiva inductiva que consume el motor, se ha determinado que la potencia reactiva del capacitor trifásico necesario para la compensación individual puede ser de un valor fijo y que el valor de esa potencia reactiva se puede calcular a partir de la potencia aparente que consume el motor durante su marcha en vacío. De igual manera, una vez determinado el tamaño del capacitor, se ha investigado sobre la incidencia que tiene su ubicación dentro de su circuito derivado de alimentación en la necesidad de corregir el dimensionamiento de la protección y del cableado; encontrándose que para instalaciones existentes lo más recomendable es su colocación aguas arriba del dispositivo de protección del motor.

[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. / [CAT] 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/10251/62317 / TESIS

[ES] Los motores eléctricos son máquinas eléctricas rotatorias que permiten realizar la conversión de energía eléctrica en energía mecánica, misma que resulta de gran utilidad en diversos procesos industriales, principalmente para accionar mecanismos y cadenas cinemáticas complejas que ejecutan alguna tarea en específico. Dentro de los distintos tipos de motores eléctricos, las máquinas de inducción se han utilizado ampliamente en una gran variedad de procesos industriales. Esto se debe principalmente a sus excelentes características y prestaciones, como lo son: robustez, fácil control, simplicidad, confiabilidad, y fácil mantenimiento. Sin embargo, a pesar de su elevada robustez, este tipo de máquinas se encuentran sujetas a esfuerzos mecánicos, térmicos, eléctricos y ambientales bajo diversas condiciones de operación durante su vida útil, lo que de forma inevitable conduce a fallos. Los principales fallos que suelen presentarse en los motores eléctricos de inducción son aquellos relacionados a sus componentes internos como lo son barras de rotor rotas, desgaste en las pistas exterior e interior en los rodamientos, desgaste en la jaula del rodamiento, fallas en el estator (por ejemplo, cortocircuito entre espiras adyacentes), entre otros. Cuando un motor eléctrico se encuentra operando bajo alguna condición de falla su rendimiento puede verse afectado, lo que se traduce en consumos de energía más elevados, causando a su vez costos extras al momento de facturar. En este trabajo de investigación se presenta el desarrollo de una metodología innovadora, capaz de generar un diagnóstico adecuado y de forma automática de la ocurrencia de las fallas más comunes que pueden desarrollarse en los motores eléctricos de inducción bajo diversas condiciones de operación mediante el análisis del flujo magnético de dispersión (que puede ser capturado en la periferia del marco del motor) empleando herramientas de descomposición en tiempo-frecuencia, herramientas de clasificación de datos y parámetros de caracterización de señales. Así entonces, se prueba la validez de técnicas basadas en el análisis del flujo magnético de dispersión para el diagnóstico de distintas fallas electromecánicas en motores de inducción. Los resultados demuestran el excelente desempeño de la metodología de diagnóstico automático propuesta, al ser evaluada en una gran variedad de motores con diversas características constructivas. / [CA] Els motors elèctrics són màquines elèctriques rotatòries que permeten realitzar la conversió d'energia elèctrica en energia mecànica, la qual cosa resulta de gran utilitat en diversos processos industrials, principalment per a accionar mecanismes i cadenes cinemàtiques complexes que executen alguna tasca en específic. Dins dels diferents tipus de motors elèctrics, les màquines d'inducció s'han utilitzat àmpliament en una gran varietat de processos industrials. Això es deu principalment a les seues excel·lents característiques i prestacions, com ara robustesa, fàcil control, simplicitat, fiabilitat i fàcil manteniment. No obstant això, malgrat la seua elevada robustesa, aquest tipus de màquines estan sotmeses a esforços mecànics, tèrmics, elèctrics i ambientals en diverses condicions d'operació durant la seua vida útil, la qual cosa inevitablement condueix a fallades. Les principals fallades que solen presentar-se en els motors elèctrics d'inducció són aquelles relacionades amb els seus components interns, com ara barres de rotor trencades, desgast en les pistes exterior i interior dels rodaments, desgast en la gàbia del rodaments, fallades en l'estator (per exemple, curtcircuit entre espires adjacents), entre altres. Quan un motor elèctric està funcionant sota alguna condició de fallada, el seu rendiment pot veure's afectat, la qual cosa es tradueix en consums d'energia més elevats, causant al seu torn costos addicionals en el moment de facturar. En aquest treball d'investigació es presenta el desenvolupament d'una metodologia innovadora, capaç de generar un diagnòstic adequat i de forma automàtica de l'ocurrència de les fallades més comunes que poden desenvolupar-se en els motors elèctrics d'inducció sota diverses condicions d'operació mitjançant l'anàlisi del flux magnètic de dispersió (que pot ser capturat en la perifèria del marc del motor) emprant eines de descomposició en temps-freqüència, eines de classificació de dades i paràmetres de caracterització de senyals. Així doncs, es prova la validesa de tècniques basades en l'anàlisi del flux magnètic de dispersió per al diagnòstic de diferents fallades electromecàniques en motors d'inducció. Els resultats demostren l'excellent rendiment de la metodologia de diagnòstic automàtic proposada, en ser avaluada en una gran varietat de motors amb diverses característiques constructives. / [EN] Electric motors are rotating electrical machines that allow the conversion of electrical energy into mechanical energy, which is very useful in various industrial processes, mainly to drive mechanisms and complex kinematic chains that perform a specific task. Within the different types of electric motors, induction machines have been widely used in a wide variety of industrial processes. This is mainly due to its excellent features and benefits, such as robustness, easy control, simplicity, reliability, and easy maintenance. However, despite its high robustness, this type of machine is subject to mechanical, thermal, electrical, and environmental stress under various operating conditions during its useful life, which inevitably leads to failures. The main failures that usually occur in electric induction motors are those related to their internal components, such as broken rotor bars, wear on the outer and inner races of the bearings, wear on the bearing cage, stator failures ( for example, short circuit between adjacent turns), among others. When an electric motor is operating under some fault condition, its performance may be affected, which translates into higher energy consumption, causing extra costs at the time of billing. This research thesis presents the development of an innovative methodology capable of automatically generating an adequate diagnosis of the occurrence of the most common failures that can develop in electric induction motors under various operating conditions through the analysis of the stray magnetic flux (which can be captured at the periphery of the motor frame). This is performed by using time-frequency decomposition tools, data classification tools, and signal characterization parameters. Thus, the validity of techniques based on the analysis of the stray magnetic flux for the diagnosis of different electromechanical failures in induction motors is tested. The results demonstrate the excellent performance of the proposed automatic diagnosis methodology when evaluated in a wide variety of engines with different construction characteristics. / Zamudio Ramírez, I. (2023). Diagnóstico de fallos electromecánicos en motores eléctricos mediante el análisis avanzado del flujo magnético y su implementación en hardware [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/197989