Desarrollan un método mediante IA para detectar averías en motores eléctricos

MADRID, 10 (SERVIMEDIA)

El profesor de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) Carlos A. Platero e investigadores de la Universitat Politècnica de València (UPV) desarrollaron un innovador método que permite detectar con “gran fiabilidad y en fases muy tempranas” fallos en motores eléctricos de máquinas industriales mediante Inteligencia Artificial (IA).

Según informó la UPM, este método puede aplicarse también a vehículos eléctricos y se centra en los motores síncronos, que son “fundamentales” en muchas aplicaciones industriales, especialmente, en las que demandan potencias muy altas.

Este trabajo fue elegido el mejor artículo publicado en el ámbito de máquinas eléctricas en 2023 en la revista IEEE transactions on Industry Applications y detalla que estos motores pueden llegar a alcanzar varias toneladas de peso y suelen ser máquinas críticas en los entornos donde operan.

Además, sus fallos “inesperados” pueden causar pérdidas millonarias para las empresas, debido a las paradas no planificadas del proceso productivo o a los elevados costes de reparación.

Así, el coautor del estudio y catedrático del Instituto de Tecnología Eléctrica de la UPV, José Alfonso Antonino, explicó que el trabajo propone un nuevo método de diagnóstico basado en el análisis de señales de flujo de dispersión, tanto en régimen transitorio como estacionario, usando “técnicas avanzadas de procesamiento de señal e IA”.

Igualmente, añadió que una de las principales contribuciones de esta investigación es la utilización del flujo de dispersión como herramienta de “diagnóstico”, una magnitud que despertó “gran interés” entre investigadores y fabricantes, debido a sus ventajas, tales como su “fácil uso y su carácter no invasivo”.

El trabajo aplica una combinación de modernas técnicas de análisis de señales basadas en el biespectro y de métodos de procesamiento avanzado de imágenes, “lo que hace posible un diagnóstico automático y altamente fiable de fallos”, señaló el investigador postdoctoral del programa Margarita Salas, Miguel Iglesias Martínez.

Por otro lado, el catedrático del Instituto Universitario de Matemática Pura y Aplicada de la UPV, José Alberto Conejero, apuntó que esta investigación tuvo un marcado “carácter multidisciplinar” y combina la aplicación de conocimientos de distintas áreas.

También, según destacó el equipo de la UPV, la investigación tiene un “gran potencial”, ya que se puede extrapolar a otras áreas en las que los motores eléctricos juegan un papel “fundamental”, como la propulsión marina.