Diagnóstico de Fallas en Máquinas Eléctricas Rotatorias Utilizando la Técnica de Espectros de Frecuencia de Bandas Laterales

• Roberto Flores ^[1] ; Tomás I. Asiaín ^[1]
  1. [1] Instituto Politécnico Nacional

     Instituto Politécnico Nacional

     México

     
• Localización: Información tecnológica, ISSN-e 0718-0764, ISSN 0716-8756, Vol. 22, Nº. 4, 2011, págs. 73-84
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Fault Diagnosis in Rotating Electrical Machines by Side Bands Frequency Spectra Technique
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• Resumen
  • español

    En el presente trabajo se muestra y se aplica una metodología para el diagnóstico de fallas en máquinas eléctricas rotatorias utilizando la técnica de espectros de frecuencia de bandas laterales de las corrientes de fase. Se establecen sistemas de prueba de laboratorio para verificar las magnitudes de las bandas originadas por fallas tanto mecánicas como eléctricas. Se muestra una serie de resultados para un grupo motor de corriente directa-generador síncrono de 5 kVA desalineado y de dos motores de inducción de 5 HP tipo jaula de ardilla, uno con holgura en soporte de baleros y otro con barras rotas. Además, se comparan los resultados de los espectros empleando un sensor de corriente convencional contra una bobina de Rogowski, obteniendo resultados adecuados para detectar la presencia de falla en las máquinas.

  • English

    In this article a methodology to diagnose faults in rotating electrical machines is presented. The method uses spectral frequency analysis of the phase currents sidebands. Online systems to verify the magnitude of these frequencies, caused not only by mechanical faults but also electrical faults, are presented. The results of a faulty set formed by a direct current motor plus a synchronous generator of 5 kVA and two squirrel-cage induction motors of 5 HP, one with slacked bearings faults and other with broken rotor bars, are presented. Also, the results of the spectra using a conventional current sensor are compared with those of a Rogowski coil, showing that the results of both sensors are suitable to detect machine faults.