Desarrollan un sistema que detecta fallas en motores eléctricos industriales

Universidad Nacional de Río Cuarto - Facultad de Ingeniería

12 de Diciembre de 2016 | 7 ′ 2 ′′


Desarrollan un sistema que detecta fallas en motores eléctricos industriales


Se trata de una invención del Grupo de Electrónica Aplicada de la Facultad de Ingeniería, que permite hallar desperfectos incipientes en las maquinarias y, con ello, bajar los costos en mantenimiento y reparación que tienen las empresas al prevenir daños mayores en sus equipos. Los investigadores apuntan a desarrollar herramientas que sirvan para la industria y otros sectores, con aplicaciones en mantenimiento predictivo.

Investigadores de la Universidad Nacional de Río Cuarto obtuvieron la patente por el desarrollo de un método que permite detectar con precisión y de manera incipiente fallas en el funcionamiento de motores eléctricos de uso industrial. Está orientado particularmente a máquinas eléctricas rotativas, es decir, motores trifásicos de inducción que se utilizan comúnmente en cualquier industria.

Guillermo Bossio, investigador del Conicet e integrante del Grupo de Electrónica Aplicada de la Facultad de Ingeniería, estuvo a cargo del proyecto y del equipo de trabajo que desarrolló esta innovación, cuya patente le otorgó el Instituto Nacional de Propiedad Intelectual (INPI). Bossio explicó a Argentina Investiga que el método desarrollado permite que, a través de mediciones de variables eléctricas del motor, puedan detectarse fallas interiores de la máquina o bien asociadas a la carga que impulsa.

“A través de un equipo medimos las corrientes y las tensiones, las procesamos a través de una estrategia, que es la idea que patentamos, y a partir de esa señal hacemos un diagnóstico. Se toman ciertas mediciones y a partir de ellas se puede saber si hay una falla en el motor o está trabajando de manera normal”, precisó el investigador y agregó que “hay muchas fallas que, cuando uno analiza las señales, se ven parecidas. Se detecta que hay un problema en la máquina, pero es difícil determinar realmente dónde está ese problema. Lo que desarrollamos en esta patente es un método para diagnosticar problemas específicos dentro de la máquina de inducción”.

Indicó el investigador que, entre los problemas que se abordaron, se encuentran los de barras rotas en motores de inducción y de oscilaciones de cargas, que son dos inconvenientes bastante comunes en este tipo de máquinas. “Hasta ahora, había estrategias de detección que no permitían discernir de qué tipo de fallas se trataba. Esta patente aporta estrategias que permiten separar esas fallas para poder determinar de qué tipo de desperfecto se trata”, explicó.

Pruebas exitosas

Bossio reseñó que antes de iniciar la solicitud de patente, se realizaron con éxito pruebas piloto en plantas industriales de la provincia de Buenos Aires, de Río Cuarto y también en un molino harinero de la localidad de Adelia María. También comentó que se establecieron algunos convenios más específicos con otras empresas. El Grupo de Electrónica Aplicada ofrece servicios de detección y diagnóstico de fallas, y esta estrategia de detección patentada está implementada dentro de un software que es el que se emplea para hacer el diagnóstico.

Bossio comentó que hubo interés de parte de las empresas en los resultados de la estrategia como herramienta de diagnóstico. “Lo que aún no hemos ofrecido es la patente para que alguien la comercialice como producto. El obstáculo es que en el país no hay muchas empresas que reúnan las condiciones necesarias para hacerlo”.

Destacó el investigador que “el desarrollo de esta patente implica que se puede dar respuesta a la industria a partir de un software elaborado en Argentina. Es decir, que podemos aportar soluciones particulares a la industria desde la Universidad y añadió que en la actualidad “hay métodos que permiten detectar si un motor eléctrico está fallando, pero no para conocer con precisión en qué está fallando. Es decir, lo que realmente sería el diagnóstico: dónde está la falla, cuán grave es, si puedo seguir usando el motor o debo detenerlo ya, etcétera. Conocer esto último es lo que lleva mucho tiempo y dedicación”.

Primera vez

Esta es la primera patente que obtiene el Grupo de Electrónica Aplicada de la Facultad de Ingeniería, cuyo director y co-director son los ingenieros Guillermo García y Cristian De Ángelo, respectivamente.

La línea de investigación que concluyó con este desarrollo se inició en 2004, cuando el grupo comenzó a trabajar en estrategias de diagnóstico para máquinas eléctricas con aplicación industrial, en donde es necesario hacer mantenimiento predictivo, para lograr detectar fallas incipientes que eviten desperfectos más graves que produzcan accidentes o tengan elevados costos de reparación.

El método en cuestión se terminó de desarrollar en 2010, aproximadamente, y en 2011 se presentó la solicitud de patente, a través del Conicet, ante el Instituto Nacional de Propiedad Intelectual (INPI), la que recientemente le fue concedida.

En aquellas primeras investigaciones, “no se hacían diagnósticos de fallas, sino equipos para controlar motores, pero vimos que teníamos herramientas muy buenas que podían aplicarse al diagnóstico de fallas. Esto se sumó al gran interés que había en el sector industrial por contar con métodos de detección de fallas incipientes en sus máquinas. Así es como empezamos a tomar contacto con grandes empresas, como fue el caso de Siderar, que en todo su proceso de producción de acero emplea gran cantidad de motores, por lo que para la firma es sumamente importante lo que se denomina ‘mantenimiento predictivo’, que consiste en detectar fallas lo más temprano posible” señaló el investigador.

Esos fueron los primeros pasos a partir de los que el GEA empezó a trabajar en el desarrollo de herramientas que puedan transferirse al sector industrial.

Más innovaciones

Bossio precisó que hay un equipo de unas diez personas abocadas al desarrollo de herramientas para el diagnóstico de fallas en máquinas eléctricas: “La idea es desarrollar herramientas que sirvan tanto para la industria, con aplicaciones en mantenimiento predictivo, como también para otros sectores. Por ejemplo, incursionamos en algunas aplicaciones de diagnóstico para turbinas eólicas, que son costosas y que, en general, están ubicadas en lugares de muy difícil acceso, lo que implica que su mantenimiento y reparación sean muy onerosas. De allí es que hay gran interés en que se desarrollen estrategias que diagnostiquen las fallas de manera automática, por un lado, o de manera remota y cuando los desperfectos sean incipientes, por el otro”.

Agregó: “Otra de las líneas de investigación en la que trabajamos apunta al desarrollo de estrategias de diagnóstico de fallas en vehículos eléctricos. En este caso en particular, resulta muy importante detectar fallas de manera incipiente porque hace a la seguridad del vehículo para evitar accidentes, como así también para que pueda ofrecer mayores prestaciones”.

Alberto Ferreyra
prensa@rec.unrc.edu.ar
Fredy Alberto Dutra
Departamento de Prensa y Difusión


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