Diagnóstico descentralizada de fallas entre espiras de motores de inducción basado en redes inalámbricas de sensores

El diagnóstico de fallas de motores ha alcanzado múltiples avances e integrado diversas técnicas de análisis y clasificación de datos proporcionando ventajas como tolerancia al ruido, a cambios en el punto de operación o transitorios; pero requieren ser analizadas para lograr su integración en dispositivos programables e identificar sus mejoras; por ello, se desarrolló e implementó un sistema de diagnóstico descentralizado de fallas de motores de inducción basado en redes inalámbricas de sensores - WSN con una clasificación de datos basado en Support Vector Machine – SVM. En este trabajo se plantearon indicadores basados en la medición de las corrientes de estator (Motor-Current Signature Analysis - MCSA), Fast Fourier Transform - FFT y Discrete Wavelet Transform - DWT con los cuales se logró validar el sistema e identificar un comportamiento diferenciado de falla entre espiras como un antecedente de fallas críticas al presentarse como un deterioro del aislamiento.