Resumen
Los motores de inducción son máquinas eléctricas de gran utilidad para la industria. Su uso en esta, ha incrementado debido a su robustez y bajo costo. Sin embargo, debido a múltiples factores, estas máquinas pueden desarrollar diferentes tipos de fallas asociadas al rotor. En el presente trabajo se propone el diseño de una metodología novedosa para la detección y clasificación de algunos tipos de fallas en motores de inducción de rotor tipo jaula de ardilla y de rotor devanado. Dicha metodología estaba basada en la estimación de una característica de textura de la señal de corriente de alimentación, para este caso contraste. Posteriormente se diseña una red neuronal artificial para la clasificación de cada uno de los estados de la máquina. Los resultados obtenidos presentan alta efectividad en la detección de fallas en rotor de ambos tipos de máquinas.
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