Modelado de las irregularidades del motor de inducción : Aplicaciones en la estimación de posición y el diagnóstico de fallas
En esta tesis se estudian estrategias para la estimación de posición y el diagnóstico de fallas en motores de inducción utilizados en accionamientos de velocidad variable. La estimación de posición permite eliminar los sensores mecánicos en el control del motor, reduciendo los costos y aumentando la...
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Formato: | Tesis Tesis de doctorado |
Lenguaje: | Español |
Publicado: |
2004
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Materias: | |
Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/1356 https://doi.org/10.35537/10915/1356 |
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Ingeniería motores motores de inducción Bossio, Guillermo Rubén Modelado de las irregularidades del motor de inducción : Aplicaciones en la estimación de posición y el diagnóstico de fallas |
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En esta tesis se estudian estrategias para la estimación de posición y el diagnóstico de fallas en motores de inducción utilizados en accionamientos de velocidad variable. La estimación de posición permite eliminar los sensores mecánicos en el control del motor, reduciendo los costos y aumentando la confiabilidad y robustez del accionamiento. El diagnóstico de fallas en línea permite la detección de fallas incipientes, reduciendo de esta manera tanto los costos de reparación como los asociados a la parada no programada del proceso o línea de producción. Las estrategias estudiadas y propuestas en esta tesis se basan en los efectos que producen las irregularidades, inherentes al motor o producidas por las fallas, cuando éste es excitado mediante una señal exploradora, inyectada por el inversor del accionamiento. Para el análisis de estas estrategias se propone un modelo de circuitos múltiplemente acoplados y un nuevo método para el cálculo de las inductancias. Este método permite incluir el efecto de distintas no homogeneidades, radiales y axiales, tanto de los bobinados como del entrehierro. Las propuestas realizadas en esta tesis son validadas experimentalmente mediante prototipos de laboratorio. |
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Valla, María Inés |
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Valla, María Inés Bossio, Guillermo Rubén |
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