Jabid Quiroga Méndez¹, Silvia Oviedo Castillo²

¹ Ingeniero Mecánico, Universidad Industrial de Santander, Colombia. Magíster en Ingeniería Mecánica, Florida State University, Estados Unidos. Profesor asociado, Universidad Industrial de Santander. jabib@uis.edu.co

² Ingeniera Electrónica, Universidad Industrial de Santander. Candidata a Magister en Ingeniería Mecánica, Universidad Industrial de Santander, Colombia. siljuovi@uis.edu.co

RESUMEN

Este artículo introduce la arquitectura de un CBM (mantenimiento basado en la condición) en una aplicación eléctrica. La detección de fallas de manera oportuna y eficiente constituye uno de los retos más importantes asociados al CBM y el enfoque basado en modelos en el medio para conseguirlo. Un caso de estudio en un motor sincrónico de imanes permanentes (PMSM) es ejecutado para ilustrar cómo el modelado es utilizado en la implementación de un CBM. El monitoreo fue implementado en tiempo real usando Matlab® y dSpace®. Se emplea como indicadora de falla la diferencia entre los valores de la componente secuencial negativa para las corrientes predichas usando una red neuronal multicapa y la corriente obtenida del motor. Resultados experimentales demostraron la efectividad del modelo propuesto en la detección de la falla de cortocircuito en el estator en distintos niveles de severidad y carga, obteniendo una confiabilidad en la detección mayor al 95%.

Palabras clave: detección de fallas, mantenimiento basado en la condición, motor sincrónico de imanes permanentes , redes neuronales.

ABSTRACT

This paper introduces condition-based maintenance (CBM) architecture regarding an electrical application. Appropriate and efficient fault detection constitutes one of the major challenges associated with CBM and a modelbased approach constitutes the way to achieve it. A case study using a permanent magnet synchronous motor (PMSM) is presented to illustrate implementing CBM using a neural network motor model. CBM may be implemented in real time using Matlab and dSpace. The difference between line currents´ negative sequence components, predicted by a multilayer neural network, and the current values acquired from the motor is used as fault indicator. Experimental results have shown the efficiency of the proposed model in detecting several stator winding short faults in differing load conditions and fault severity, obtaining up to 95% reliability.

Recibido: enero 20 de 2010

Aceptado: mayo 31 de 2011

Introducción

El avance tecnológico ha impulsado el desarrollo de sistemas cada vez más complejos. Esta complejidad también se asocia a las tareas de mantenimiento, lo cual exige la implementación de sistemas inteligentes que permitan la optimización de las tareas de monitoreo.

La gestión en mantenimiento procura reducir costos asociados al mantenimiento, en particular horas/hombre, y costos de reparación. Varias metodologías han sido empleadas para el logro de estos objetivos, tales como TPM (Total Productive Maintenance), RCA (Root Cause Analysis), mantenimiento preventivo, entre otras.

Convencionalmente, el mantenimiento en el ámbito industrial ha sido implementado bajo enfoques correctivos o reactivos y preventivos. En el enfoque reactivo el mantenimiento se ejecuta cuando la falla de un componente o del sistema en general es obvia o el sistema colapsa. Un método tradicional alternativo es el mantenimiento basado en el tiempo de operación, en el cual el equipo es intervenido basado en el tiempo acumulado de operación. En este caso se asume un tiempo promedio entre fallas, estadísticamente establecido, basado en el histórico de fallas del equipo cuando éste opera en condiciones normales. Obviamente, dicho enfoque de mantenimiento involucra la detención del equipo, lo que puede producir afectaciones innecesarias cuando él no requiera una acción correctiva, generando pérdidas en producción y horas/hombre. Por otro lado, el CBM plantea un esquema de mantenimiento que evita detener el equipo de forma innecesaria.

En un sistema CBM la condición del equipo es evaluada en tiempo real. Por lo general los métodos CBM se clasifican en: basados en modelos, basados en conocimiento y basados en señales. El método usado en este caso de estudio pertenece al basado en el modelo, en el cual se usa la redundancia analítica en lugar de la redundancia física (Kim y Parlos, 2002). El principal beneficio del enfoque basado en modelo radica en la simplificación de la evaluación de la información procesada. Adicionalmente este enfoque logra una mayor capacidad de diagnóstico basado en un conocimiento más profundo del comportamiento del sistema. Sin embargo, esa aproximación implica ciertas desventajas a mencionar, como la necesidad de un modelo lo suficientemente exacto y robusto que evite los falsos positivos (Liu, 2006). Por lo tanto, el modelado se constituye en una prioridad en la implementación de este tipo de CBM. Los modelos embebidos en los sistemas CBM usualmente corresponden a modelos del sistema cuando éste opera sin falla simulando las condiciones normales de operación.

Este artículo presenta los conceptos fundamentales y el alcance técnico asociado al CBM. También se ilustra el papel fundamental del modelado cuando el enfoque del CBM se basa en el modelo del sistema, y se proporciona un ejemplo de CBM implementado en un PMSM utilizado para la detección de un cortocircuito en el devanado del estator.

Estructura conceptual de un CBM

Un sistema de mantenimiento efectivo debe proveer información específica sobre el estado del sistema y sus posibles condiciones anormales, por lo cual es necesario un monitoreo en línea que asegure la información actualizada del equipo y con ella determinar la condición del equipo y las necesidades de mantenimiento. El desarrollo de estas funciones se logra por medio de tareas que comienzan con la captura de las señales provenientes del sistema, sigue con el análisis de la información contenida en cada una de las señales, que se comparan con la información analítica establecida bajo la condición normal, y finaliza prediciendo la condición futura del sistema basado en el comportamiento histórico asociado a ciertas condiciones de falla. El esquema general de un sistema típico CBM basado en modelo es ilustrado en la figura 1.

El sistema monitorea continuamente en tiempo real las variables que conforman el indicador de falla con el cual se evalúa la condición del equipo. El sistema utiliza la información suministrada en el monitoreo para predecir la necesidad de mantenimiento correctivo. Como se muestra en la figura 1, el CBM contiene los siguientes módulos:

- Módulo de sensores para la captura de las señales objeto del monitoreo (vibración, corriente eléctrica, temperatura).

- Sistema de adquisición y procesamiento de señales, en el que las señales son analizadas en busca de los rasgos de falla con propósitos de detección.

- El modelo analítico del sistema monitoreado donde se genera un valor de predicción de una determinada variable medible, comparado con el valor real de dicha variable para producir el residuo, base de la detección y el diagnóstico.

- Módulo de detección de falla, en el cual se comparan los residuos con umbrales preestablecidos estadísticamente en condiciones normales y, a partir de esta correlación, se establece el juicio de la condición del sistema.

Modelado y simulación

Como se puede inferir de la figura 1, la clave para un CBM exitoso es la evaluación efectiva de la condición del equipo basada en un modelo analítico eficaz. La detección temprana de la falla mediante dicho modelo permitirá la programación del personal de mantenimiento para la intervención del equipo evitando un mayor efecto negativo e inclusive pérdidas de activos o inclusive vidas. En este caso de estudio el sistema o activo a evaluar es un motor sincrónico de imanes permanentes. Los motores sincrónicos de imanes permanentes son una clase de motor eléctrico en auge por cuanto el uso de imanes permanentes en lugar del campo magnético inducido permite una mayor densidad energética del equipo comparada con el popular motor de inducción. En la siguiente sección se presenta en detalle el modelo tipo caja negra implementado y embebido en un CBM para la detección de un cortocircuito en el devanado del estator.

Metodología

El proceso de falla en un PMSM

El incremento del uso de motores eléctricos tipo PMSM en aplicaciones de alta y baja potencia se ha sustentado en su desempeño y eficiencia. El PMSM provee varias ventajas cuando es comparado con los motores de inducción, el actuador eléctrico más difundido, tales como: alta densidad de potencia, bajo peso, menores consumos de potencia asociados a la inducción del campo magnético y un rotor más pequeño para la misma potencia de salida. Estas ventajas se derivan del hecho de que el campo de la armadura es suministrado por imanes permanentes ubicados en la superficie del rotor con la subsecuente eliminación del bobinado en la armadura. De esta forma la armadura provee un mayor flujo magnético para similares espacios entrehierros, lo que resulta en un mayor torque para un menor volumen y corriente. Los PMSM son denominados actuadores sincrónicos debido a que el campo magnético del rotor rota a la misma velocidad (velocidad sincrónica) del campo magnético del estator.

Los PMSM, como cualquier equipo eléctrico, son proclives a fallar después de cierto tiempo de operación. Estadísticas muestran que fallas en el bobinado del estator constituyen la mayor proporción de las fallas eléctricas (Ojo et al., 2002). Las fallas en el devanado usualmente se inician como fallas indetectables entre espiras adyacentes y posteriormente se desarrolla en un cortocircuito, comprometiendo un mayor número de espiras. Las fallas en el devanado en una bobina pueden tener poco efecto en el desempeño del motor pero afectan su confiabilidad, disponibilidad y longevidad (Awadallah y Morcos, 2004). Aunque la falla se inicia muy levemente y es casi indetectable, rápidamente puede evolucionar hacia una falla más severa. La elevada corriente originada por el aumento de la severidad de la falla puede eventualmente provocar la pérdida de una fase del embobinado y producir cortocircuito entre las fases y tierra.

Las causas de cortocircuito en el embobinado del estator se resumen a continuación (Bonnet y Soukup, 1992; Nandy et al., 2005):

- En el arranque del motor el aislante del embobinado es deteriorado por la sobretensión producida por esta condición transitoria.

- Desbalances y sobretensiones, que producen incremento en la temperatura del embobinado y deterioro del aislamiento.

- Descargas eléctricas.

- Ambiente agresivo provocado por: contaminación, humedad, químicos y una alta temperatura del motor, condiciones que debilitan el aislamiento.

En las próximas secciones el modelo desarrollado es introducido junto con los resultados experimentales obtenidos cuando se somete al motor a distintos escenarios de falla.

Desarrollo del modelo

Como se mencionó, entre los aspectos claves en un modelo analítico con fines de ser utilizado en un CBM están su precisión y robustez. Las anteriores características buscan disminuir o, en el mejor de los casos, eliminar completamente los posibles falsos positivos en el monitoreo del equipo. En el caso específico del cortocircuito en el devanado del estator del PMSM, la condición anormal es explícita en la simetría de las corrientes de línea, por lo tanto el modelado con propósitos de detección de esta condición debe ser orientado hacia la determinación analítica de los valores de corriente en condiciones normales de operación, los cuales al ser comparados con los valores reales producirán una diferencia (residuos), base de detección de la falla. Debido a la complejidad del comportamiento dinámico del PMSM en operación normal, a los transitorios producidos bajo fluctuaciones de carga, y a la dificultad asociada a la formulación de un modelo analítico explícito del motor usando métodos convencionales, se implementó un modelo empírico no lineal para determinar las corrientes de línea a partir de los voltajes de línea y la velocidad del motor usando redes neuronales (Quiroga et al., 2009). La arquitectura de la red neuronal corresponde a una red recurrente dinámica multicapas con retroalimentación local y global, como se muestra en la figura 2.

En la red propuesta la retroalimentación local se produce en la capa oculta, mientras que la retroalimentación global es producida conectando las salidas de la red con las entradas de ésta.

La red implementada consta de una capa de entrada, una capa oculta y una de salida. En esta propuesta de red se utiliza la función tansig en la capa oculta y purelin en la capa de salida. El vector de entrada a la red U(t), se compone de valores actuales y pasados de las señales normalizadas de las tres tensiones de línea (Vab, Vbc, Vca), las tres corrientes de fase normalizadas y predichas, así como los valores normalizados de la velocidad de rotación del motor (figura 2).

Como puede observarse en la figura 2, la capa oculta posee seis neuronas con retroalimentación local en cada una de éstas. La capa de salida con retroalimentación global tiene tres nodos, correspondientes a las tres fases predichas un tiempo adelante.

Por otra parte, las condiciones iníciales del entrenamiento son establecidas según el algoritmo propuesto por Nguyen-Widrow (1990). El desempeño de la red en la fase de entrenamiento es evaluado usando el error medio cuadrado (MSE). La función de entrenamiento usada actualiza los pesos y "bias" de acuerdo con el proceso de optimización de Levenberg-Marquardt, el cual asegura en la red buenas capacidades de generalización, es decir, que la red produzca salidas aceptables cuando ésta es alimentada con información que no hizo parte del entrenamiento (Foresee y Hagan, 1997).

Generación de residuos

Los residuos son la base de la estrategia de detección del CBM y se producen mediante la comparación entre las salidas de la red neuronal y los valores de las tres corrientes de línea medidas. Teóricamente los residuos son pequeños durante la operación normal del motor. Sin embargo, los residuos generados bajo condiciones de falla aumentan considerablemente con respecto a los obtenidos en condición normal. El residuo para la fase A (fase B y C son similares) se expresa como:

[1]

Donde es el valor actual normalizado de la corriente de la fase A en el tiempo t e es el valor predicho de la corriente de la fase A en el tiempo t.

La figura 3 presenta un diagrama detallado del FDD (Fault Detection and Diagnosis) implementado a partir de la estructura del CBM descrito. El monitoreo de los valores de corriente de secuencia negativa permite establecer si existe o no un fallo por medio de la evaluación de los residuos. En caso de presentarse un fallo el proceso de diagnóstico permitiría establecer la locación y magnitud de él.

Análisis de corriente de secuencia negativa

La falla objeto de este estudio se manifiesta con un desbalance (asimetría) en las corrientes de línea del motor. Tal asimetría se manifiesta con un cambio en la magnitud de la corriente de secuencia negativa. Analítica y experimentalmente se ha demostrado un incremento en la magnitud de la corriente de secuencia negativa cuando las máquinas eléctricas presentan cortocircuito en el devanado del estator (Williamson y Mirzoian, 1985). La magnitud de la corriente de secuencia negativa la2 se obtiene mediante las señales fundamentales de corriente y empleando (2):

[2]

donde l_a,f , l_b,f y l_c,f son las magnitudes de los componentes fundamentales de la señal trifásica de corriente y α es un operador rotacional de fase equivalente a e^{i 2π/3} o 120°.

Experimentos en el laboratorio demostraron que el control de velocidad asociado a la operación del PMSM cuando éste opera bajo fluctuaciones de carga genera componentes de alta frecuencia en el componente secuencial negativo de la corriente en una magnitud suficiente para producir falsos positivos (figura 4).

El uso de un modelo predictor de los valores de corriente obtenidos bajo condiciones normales y de fluctuación de carga permite aumentar la robustez del componente secuencial negativo de la corriente, debido a que si el modelo replica el comportamiento del motor bajo fluctuaciones de carga los residuos producidos bajo esta condición serán pequeños y no afectarán significativamente la determinación del componente secuencial negativo de la corriente. Por lo tanto, en procura de obtener un sistema de detección de cortocircuito robusto se propone la implementación del componente secuencial negativo de los residuos ra,2, determinado usando (3), y que en el CBM propuesto operará como indicador de falla.

Resultados Experimentales

El CBM propuesto es validado en un PMSM de 11,25 kW, 640V, 60Hz, conectado en Y con 8 polos. Un motor D.C. es conectado mecánicamente al PMSM con el fin de simular la carga. Durante los experimentos, la carga es cambiada variando la resistencia de la armadura del motor D.C., emulando la fluctuación de carga.

El banco de pruebas está diseñado para imitar diferentes niveles de severidad del cortocircuito en el devanado del estator, de manera que éste ha sido adecuado, como se muestra en la figura 5. Los diversos grados de severidad de la falla pueden ser emulados cerrando distintos pares de conexiones, lo que puede ser observado mediante el monitoreo de la corriente de falla generada en el lazo del cortocircuito. El banco de pruebas utilizado sólo tiene dos conexiones para producir el cortocircuito, ubicadas en la fase A, las cuales proporcionan fallas equivalentes a un cortocircuito del 6,25% y 12,5% del total del devanado de la respectiva fase.

Con el propósito de producir una condición menos severa de falla (falla incipiente), una resistencia variable ha sido usada, como se observa en la figura 5. El cambio en el nivel de severidad del cortocircuito en el devanado del estator puede ser imitado con el ajuste del valor de la resistencia, lo cual se refleja en la variación de la corriente en el lazo del cortocircuito y en la magnitud de la asimetría en las corrientes establecida, tal y como se muestra en la tabla 1.

Una serie de pruebas es efectuada para demostrar el desempeño del sistema implementado en la detección de cortocircuito del devanado del estator intentando cubrir una amplia variedad de condiciones de operación a diversos niveles de falla y condiciones de carga. Sin embargo, debido a limitaciones de espacio, sólo se presentarán dos casos típicos. El primer caso corresponde a una falla cuya corriente de lazo es 25 A y una fluctuación de carga entre ningún torque externo aplicado y el 30% del torque nominal del motor. Este experimento es efectuado para demostrar la capacidad de detección del CBM propuesto cuando el motor opera en condición de falla incipiente menor al 6,25% de cortocircuito en la fase A. La falla es aplicada dos veces y la corriente secuencial negativa de los residuos es obtenida como se muestra en la figura 6.

En la figura 6 puede observarse que el sistema es efectivo, distinguiendo las condiciones normales y de falla aun en una fluctuación transitoria de carga. Adicionalmente, la magnitud del componente secuencial negativo de los residuos en condición de falla presenta pequeños cambios causados por la desviación en la predicción del valor de corriente por parte de la red neuronal. Sin embargo, las variaciones no son significativas y el sistema detecta la falla satisfactoriamente. El segundo caso corresponde a una corriente de lazo de 41 A y una fluctuación de carga entre ningún torque externo aplicado y un 45% del torque nominal del motor. En este caso la falla es aplicada en tres ocasiones (figura 7). Comparando los resultados obtenidos en los dos casos puede observarse un mayor valor del componente secuencial negativo de los residuos como resultado de una condición de falla más severa en el escenario correspondiente.

Adicionalmente, en sucesivas pruebas efectuadas variando la severidad de carga se manifestó la relación entre la magnitud del indicador de falla obtenido y el grado de severidad de la falla. Esta relación se ilustra en la tabla 2 y en la figura 8, donde se puede apreciar el incremento de la magnitud del componente secuencial negativo de los residuos con la corriente de lazo, lo que corresponde al incremento del indicador de falla con la severidad de ésta.

El porcentaje de incremento de r_a,2 en la tabla 2 se determina usando (8):

[8]

donde x es el valor actual de r_a,2 y x₀ es el valor de r_a,2 en condición sin falla.

Conclusiones

El diagnóstico temprano de las fallas en las máquinas eléctricas es de vital importancia en la industria, por lo que aquellos esquemas que permitan un análisis acertado y confiable sin requerir el detenimiento de la maquinaria para su posterior análisis son objeto de estudio y esfuerzos encaminados a la mejora de la confiabilidad de los sistemas de monitoreo y detección de fallas. El mantenimiento basado en la condición propone la detección de fallas cuando todavía no tienen una severidad perjudicial, evaluando indicadores obtenidos a partir de las características dinámicas de las señales tomadas de las máquinas evaluadas cuando están en marcha.

En el caso de estudio de un PMSM se implementó un CBM empleando como indicador para la evaluación de la falla (cortocircuito en el devanado del estator) la diferencia entre los valores de la componente negativa de las corrientes de línea predichas por una red neuronal multicapa y los valores de corrientes capturados desde el motor en tiempo real. Se implementó un modelado exitoso con dicha red, obteniéndose detecciones efectivas ante diferentes condiciones de carga fluctuante. Los experimentos permitieron obtener la relación entre el grado de severidad de la falla y la magnitud del indicador de falla.

Este caso de estudio es una referencia para estudios posteriores con miras al modelado del motor con el propósito de monitorear otras condiciones de falla como barras rotas, fallas en rodamientos y excentricidad del estator, entre otras.

Referencias

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