Diagnóstico de falla por barra de rota basado en la SWT y análisis de dimensión fractal en motor de inducción alimentado por VSD (JÓVENES EN LA CIENCIA, 2022)
La señal de vibración sin procesar de un motor de inducción trifásico (TIM, three phase induction motor) contiene una gran cantidad de información que representa no solo la condición de operación, sino también ruido debido a variables no controlables.  Las técnicas de eliminación de ruido son muy importantes para el diagnóstico de fallas, y los algoritmos de tiempo-frecuencia (TF, Time-Frequency)  de alta resolución, como la transformada de compresión sincronizada basada en ondas (SWT, synchrosqueezing wavelet transform) tiene una gran importancia, ya que, permite extraer solo la señal de interés que normalmente se encuentra oculta entre ruido intenso. En este trabajo, se propone una metodología novedosa para la detección de barra rota (BRB, broken rotor bar) en un TIM durante los regímenes de operación de estado estable y operando velocidad variable controlada por un VSD (VSD, variable speed drives). Consta de dos pasos principales. En el primero se reduce el ruido a través de la descomposición de bandas por SWT y la selección de bandas que contiene la señal de interés, en los tres ejes de vibración. En el segundo, se lleva a cabo un análisis utilizando la teoría de la dimensión fractal (FD, fractal dimension), para la extracción de características. Finalmente, la clasificación consta de un sencillo estructura IF-ELSE, que determina el estado saludable, BRB a 30Hz y BRB a 60Hz. Se incluyen simulaciones numéricas e investigaciones experimentales para ilustrar la viabilidad y el rendimiento de utilizar este método, que obtuvo un 100% de eficiencia en la etapa de validación.