Los investigadores de la Universitat Politècnica de Valencia (UPV) Miguel Enrique Iglesias Martínez, José Eliminación Carmenate, José Alfonso Antonino Daviu, Larisa Dunai, José Alberto Conejero y Pedro Fernández de Córdoba han desarrollado un progresista método que permite detectar con gran fiabilidad y en fases muy tempranas fallos en motores eléctricos de máquinas industriales mediante inteligencia sintético.
Puede aplicarse además a vehículos eléctricos. Su trabajo, realizado en colaboración con Carlos A. Platero, de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), ha sido distiguido con el premio al mejor artículo publicado en el ámbito de máquinas eléctricas durante 2023 en la revista IEEE Transactions on Industry Applications.
El método desarrollado por el equipo de la UPV y la UPM se centra en los motores síncronos, fundamentales en muchas aplicaciones industriales, especialmente en aquellas que demandan potencias muy altas. Estos motores pueden impresionar a alcanzar varias toneladas de peso y suelen ser máquinas críticas en los entornos donde operan; sus fallos inesperados pueden causar pérdidas millonarias para las empresas, adecuado a las paradas no planificadas del proceso productivo o a los elevados costes de reparación.
«El trabajo propone un nuevo método de dictamen basado en el prospección de señales de flujo de dispersión, tanto en régimen transitorio como estabilizado, utilizando técnicas avanzadas de procesamiento de señal e inteligencia sintético», explica José Alfonso Antonino, coautor del estudio y catedrático del Instituto de Tecnología Eléctrica de la UPV.
Ligera uso, no invasivo y gran fiabilidad
«Una de las principales contribuciones de esta investigación es la utilización del flujo de dispersión como útil de dictamen, una magnitud que ha despertado gran interés entre investigadores y fabricantes, adecuado a sus importantes ventajas, tales como su viable uso y su carácter no invasivo. Por otra parte, el método propuesto permite un dictamen maquinal de fallos, es opinar, sin falta de intervención de usuarios expertos, lo que resulta ideal para su implementación en sistemas autónomos de dictamen», añade Antonino.
El trabajo aplica una combinación de modernas técnicas de prospección de señales basadas en el biespectro y de métodos de procesamiento innovador de imágenes, «lo que hace posible un dictamen maquinal y enormemente fiable de fallos», señala Miguel Iglesias Martínez, investigador postdoctoral del software Margarita Salas.
Por otro banda, como apunta José Alberto Conejero, catedrático del Instituto Universitario de Matemática Pura y Aplicada de la UPV, «esta investigación ha tenido un impresionado carácter multidisciplinar y combina la aplicación de conocimientos de distintas áreas, como máquinas eléctricas, procesamiento de señal e inteligencia sintético».
Incluso para vehículos eléctricos
Por otra parte, según destaca el equipo de la UPV, la investigación realizada tiene un gran potencial «ya que se puede inferir a otras áreas en las que los motores eléctricos juegan un papel fundamental, como la propulsión óleo, los vehículos eléctricos, los aviones eléctricos o incluso la robótica», destaca Pedro Fernández de Córdoba, además catedrático del Instituto Universitario de Matemática Pura y Aplicada.
La concesión de este agradecimiento se llevará a extremidad durante la reunión anual del Comité de Máquinas Eléctricas (EMC) de la IEEE Industry Applications Society, en el situación del IEEE Energy Conversion Congress & Expo (ECCE 2024), que tendrá ocasión en Phoenix, EE. UU., del 20 al 24 de octubre. Esta reunión congrega a destacados expertos mundiales en el campo de acción de Máquinas Eléctricas.