Universidad Politcnica de Valencia Escuela Tcnica Superior de

Universidad Politécnica de Valencia Escuela Técnica Superior de Ingeniería del diseño Grado en Ingeniería Electrónica Industrial y Automática Trabajo de fin de grado Aplicación de técnicas de mantenimiento predictivo en motores de alterna en una industria de tratamiento de acero Alumno: Jorge Algarra Íñiguez Tutora: María Pilar Molina Palomares Cotutor: Jose Alfonso Antonino Daviu

2 Índice: 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. Mantenimiento industrial. Mantenimiento predictivo en motores eléctricos. Técnica del análisis de corrientes. Mediciones de corriente. Motores analizados. Análisis motor 3. Análisis motor 7. Resultados finales. Termografia infrarroja. Conclusión. Bibliografia.

3 1. Mantenimiento industrial Necesidad de asegurar la calidad de la producción. Evitar sobrecostes por paradas. De vital importancia para asegurar la competitividad Mayor disponibilidad de planta.

4 Tipos de mantenimiento: Mantenimiento correctivo. Mantenimiento preventivo. Mantenimiento predictivo.

5 2. Mantenimiento predictivo en motores eléctricos. Análisis de vibraciones. Termografía infrarroja. Análisis de corrientes estatoricas.

6 3. Técnica del análisis de corrientes. Analizar las corrientes de alimentación. Detectar excentricidades. Detectar peligro de rotura de barras.

7 Pasos: Toma de medidas de corriente con osciloscopio. Análisis de las señales: Matlab. Transformada de Fourier. Evaluación de la amplitud de los armónicos. Excentricidades: 20 d. B por encima de la media del ruido. Rotura de barras: Umbrales de Fallo Empleados >-55 d. B No hay peligro de rotura de barras -55 a -45 d. B Zona de alarma de Rotura < -45 d. B Fallo por rotura de barras

8 4. Mediciones de corriente. 8 motores analizados. 2 mediciones por motor. 2 fases del motor medidas.

9 7. Motores analizados. Motores Potencia ( k. W) Vinducido (V) Iinducido (A) Velocidad Nominal (rpm) Motor 1 30 k. W 220/380 V 59/100 A 1475 rpm Motor 2 37 k. W 380/660 V 69/40 A 1470 rpm Motor 3 75 k. W 380/660 V 140 A 1480 rpm Motor 4 45 k. W 380 V 100 A 2490 rpm Motor 5 30 k. W 400/690 V 55/31 A 1465 rpm Motor 6 22 k. W 400/690 V 40/23 A 1470 rpm Motor 7 30 k. W 400/690 V 59/34 A 1470 rpm Motor 8 22 k. W 220/380 V 74/43 A 1460 rpm

10 6. Análisis motor 3.

11 Excentricidades:

12 Rotura de barras: A 49. 9 Hz -42 d. B A 50. 1 Hz -44. 8 d. B Por encima del umbral de peligro (-55, -45).

13 7. Análisis motor 7.

14 Excentricidades:

15 Rotura de barras: A 49. 6 Hz -62 d. B A 50. 4 Hz -57. 6 d. B Por encima del umbral de peligro (-55, -45).

8. Resultados finales. 16 Número de Motor 1 Motor 2 Motor 3 Motor 4 Motor 5 Motor 6 Motor 7 Motor 8 Medición Excentricidades Rotura de Barras 0000. FLD No. No hay peligro. 0001. FLD No. No hay peligro. 0002. FLD Sí. No hay peligro. 0003. FLD Sí. Ligero desgaste de barras. 0004. FLD Sí. Hay desgaste de barras. 0005. FLD Sí. Hay desgaste de barras. 0006. FLD No concluyente. 0007. FLD No concluyente. 0008. FLD No concluyente. 0009. FLD No concluyente. 0010. FLD No. Ligero desgaste de barras. 0011. FLD Sí. Ligero desgaste de barras. 0012. FLD No. No hay peligro. 0013. FLD No. No hay peligro. 0014. FLD No. No hay peligro. 0015. FLD No. No hay peligro.

17 9. Termografia. De forma previa y complementaria. Aplicada solo en algunos motores. Necesaria periodicidad. Aplicación sencilla. Fácil detección de puntos calientes.

18 10. Conclusión. Aportación de datos sobre el estado de los motores. Intervención previa al fallo. Prevención de fallos repentinos. Control de las capacidades de trabajo del motor. Mejora de la fiabilidad de la producción. Mejora de la seguridad en planta.

11. Bibliografia. 19 Fernández Cabanas M. , García Melero M. , Alonso Orcajo G. , Cano Rodríguez J. M. , Solares Sariego J. “Técnicas para el Mantenimiento y Diagnóstico de máquinas Eléctricas Rotativas”. Barcelona: Marcombo Boixareu Editores; 1998. [Fuente 1] O. Duque Pérez, M. Pérez Alonso, “Motores de inducción: técnicas de mantenimiento predictivo”, Ed. Badajoz. Abecedario, 2005. O. S. Lobosco, J. L. P. C. Dias, “Selección y Aplicación de Motores Eléctricos”, Ed. Marcombo 1989 Jose A Antonino-Daviu, “Mantenimiento Predictivo de Motores Eléctricos Industriales Mediante Análisis de la Corriente”, actas del 6º Congreso Español de Mantenimiento, AEM, Tarragona 28 -30 marzo, 2017. W. T. Thomson, M. Fenger, “Current signature analysis to detect induction motor faults” IEEE Industry Applications Magazine, July/August 2001, pp. 26 -34. M. J. Picazo-Ródenas, R. Royo, J. Antonino-Daviu, J. Roger-Folch, “Use of the infrared data for heating curve computation in induction motors: Application to fault diagnosis, ” Engineering Failure Analysis, Volume 35, 15 December 2013, Pages 178 -192 C. Yang, T-J. Kang, D. Hyun, S. Lee, J. Antonino-Daviu, J. Pons-Llinares, "Reliable Detection of Induction Motor Rotor Faults Under the Rotor Axial Air Duct Influence, " IEEE Trans. Ind. Appl. , vol. 50, no. 4, pp. 2493 -2502, Jul. -Aug. 2014 hhttp: //ingenieriadelmanttp: //www. ieec. uned. es/investigacion/eventos_ieee/archivos/Analisis. Motores. El%C 3%A 9 ctrico s. pdf tenimiento. com/index. php/26 -articulos-destacados/19 -mantenimiento-predictivo http: //www. ticgalicia. com/2016/06/el-motor-de-jaula-de-ardilla-la-base-de. html https: //es. wikipedia. org/wiki/Jaula_de_ardilla www. skf. com

20 Gracias por su atención.