(untitled) (Jóvenes en la Ciencia, 2023)
Los motores de inducción son ampliamente utilizados en el sector industrial debido a que su consumo de energía no grande hasta que se presenta una falla. Dada su importancia, se han desarrollado distintas técnicas para la detección temprana de fallas en motores de inducción, con el fin de aprovechar eficientemente la energía eléctrica que se les suministra. Por lo tanto, en este trabajo se propone una metodología basada en los momentos centrales estandarizados de la señal triaxial de vibraciones de un motor de inducción, y la utilización de una red neuronal artificial como clasificador, para detectar con una gran certidumbre la condición de operación del motor. Los resultados obtenidos experimentalmente demuestran que la técnica propuesta alcanza una certidumbre de más del 98% al identificar un motor sano (HLT) o la presencia de una barra rota (1BB), dos barras rotas (2BB) o desbalance mecánico (UNB) en un motor de inducción.