Autor: Kumar V. Mahtani Mahtani (Profesor Ayudante en la Universidad Politécnica de Madrid y Profesor Visitante en la Universidad París-Saclay, Francia)
Tiempo de lectura: 6 minutos
Los accionamientos eléctricos son componentes esenciales en la industria moderna, desempeñando un papel fundamental en la automatización y el control de máquinas eléctricas. Desde sistemas de transporte hasta procesos industriales complejos, estos dispositivos permiten controlar la velocidad, el par y la posición de motores eléctricos, asegurando un funcionamiento eficiente y preciso. Pero, como cualquier sistema técnico, los accionamientos eléctricos no están exentos de fallos, lo que ha llevado al desarrollo de avanzados métodos de diagnóstico que permiten detectar y prevenir posibles averías. En este artículo, exploraremos qué son los accionamientos eléctricos, dónde los encontramos y cómo los métodos de diagnóstico actuales contribuyen a mantener su rendimiento óptimo.
¿Qué son los accionamientos eléctricos?
Un accionamiento eléctrico es un sistema diseñado para controlar el movimiento de una máquina eléctrica, como un motor. Su función principal es ajustar variables clave, como la velocidad, el par (fuerza de rotación) o la posición del motor, de acuerdo con las necesidades específicas de cada aplicación. Esta capacidad de ajuste convierte a los accionamientos eléctricos en piezas clave para garantizar la precisión y eficiencia en diferentes procesos industriales. Funcionan convirtiendo la energía eléctrica en energía mecánica, lo que permite un control preciso del motor, adaptándose a las condiciones operativas en tiempo real.
Los accionamientos eléctricos están presentes en una amplia variedad de aplicaciones cotidianas e industriales. En la industria manufacturera, por ejemplo, son esenciales para controlar la maquinaria en líneas de producción automatizadas, donde incluso pequeñas variaciones en la velocidad pueden afectar la calidad del producto final. En el transporte, encontramos accionamientos eléctricos en vehículos eléctricos, donde garantizan la correcta distribución de potencia al motor. También están presentes en electrodomésticos comunes, como lavadoras o sistemas de climatización, y desempeñan un papel crucial en la optimización de sistemas de energía renovable, como las turbinas eólicas o los seguidores solares.
Los accionamientos eléctricos pueden clasificarse en varios tipos según diferentes criterios. Los más comunes son los accionamientos de corriente continua (CC), utilizados principalmente en aplicaciones que requieren un control preciso de la velocidad. Los accionamientos de corriente alterna (CA), por otro lado, son más comunes en la industria debido a su capacidad para manejar motores de inducción o síncronos, con variadores de frecuencia (VFD) que ajustan la velocidad del motor en función de la demanda. Por último, los accionamientos servo son conocidos por su precisión extrema en el control de posición y velocidad, lo que los hace ideales para aplicaciones de robótica y automatización avanzada.
Importancia del diagnóstico en accionamientos eléctricos
El diagnóstico de fallos en los accionamientos eléctricos es una parte crucial de la gestión de mantenimiento en la industria moderna. Los fallos en estos sistemas pueden generar tiempos de inactividad costosos, reducir la vida útil de los equipos o, en casos extremos, provocar daños catastróficos. Por esta razón, es fundamental contar con métodos de diagnóstico avanzados que permitan detectar y prevenir posibles fallos antes de que afecten al rendimiento del sistema.
Los fallos más comunes en los accionamientos eléctricos incluyen sobretensiones y subtensiones, que pueden deberse a fluctuaciones en el suministro eléctrico, y sobrecorrientes, que a menudo son indicativas de problemas en el motor o en el circuito de control. También son frecuentes los cortocircuitos, generalmente causados por un aislamiento defectuoso o por fallos en los componentes electrónicos. Identificar estos problemas de manera temprana es esencial para evitar daños mayores y garantizar un funcionamiento seguro y eficiente del sistema.
Métodos de diagnóstico: enfoques actuales
Existen tres enfoques principales para la detección y diagnóstico de fallos en los accionamientos eléctricos: los métodos basados en modelos, los métodos basados en señales y los métodos basados en inteligencia artificial. Cada uno de estos enfoques tiene sus propias ventajas y desafíos, y a menudo se combinan para ofrecer un diagnóstico más completo y preciso.
Los métodos basados en modelos utilizan representaciones matemáticas del sistema para predecir su comportamiento ideal. Estos modelos se comparan con las señales reales medidas en el sistema, y cualquier discrepancia entre ambas puede indicar la presencia de un fallo. La precisión de este enfoque es muy alta, ya que permite identificar fallos específicos con gran exactitud. Sin embargo, requiere un conocimiento detallado del sistema y puede ser computacionalmente intensivo, lo que limita su aplicación en tiempo real en algunos casos.
Por otro lado, los métodos basados en señales se centran en el análisis de las señales eléctricas medidas, como la corriente, la tensión o las vibraciones. Estas señales se analizan utilizando técnicas como el análisis de Fourier o la transformada wavelet, lo que permite identificar patrones anómalos que sugieren la presencia de un fallo. Aunque este enfoque es menos exigente desde el punto de vista computacional y puede aplicarse en tiempo real, su precisión puede verse afectada por la presencia de ruido en las señales o por la complejidad del sistema.
Finalmente, los métodos basados en inteligencia artificial utilizan algoritmos de aprendizaje automático para analizar grandes volúmenes de datos históricos y detectar patrones que indiquen la presencia de un fallo. Las redes neuronales y los algoritmos de clasificación son algunas de las herramientas más utilizadas en este enfoque. La principal ventaja de la inteligencia artificial es su versatilidad, ya que puede adaptarse a diferentes condiciones operativas y tipos de fallos. No obstante, su eficacia depende de la cantidad y calidad de los datos disponibles para el entrenamiento del modelo.
Aplicaciones prácticas y desafíos futuros
En la práctica, los métodos de diagnóstico se utilizan de manera complementaria para garantizar un análisis exhaustivo del sistema. La monitorización en tiempo real, basado en el análisis de señales, es ideal para detectar fallos menores de manera continua, mientras que los métodos basados en inteligencia artificial permiten predecir fallos futuros, facilitando un mantenimiento preventivo más eficiente. Por su parte, los métodos basados en modelos son utilizados para el análisis detallado de fallos críticos, especialmente en sistemas de alta potencia o en aplicaciones donde la precisión es fundamental.
A medida que la tecnología avanza, los métodos de diagnóstico para accionamientos eléctricos enfrentan nuevos desafíos. Uno de los principales es la necesidad de desarrollar algoritmos más eficientes y precisos, que puedan manejar grandes volúmenes de datos en tiempo real. También es crucial mejorar la integración de los sistemas de diagnóstico con otras tecnologías emergentes, como el Internet de las cosas (IoT) y la inteligencia artificial. Esto permitirá crear sistemas de monitorización más inteligentes y adaptativos, capaces de detectar y prevenir fallos con mayor eficacia.
Conclusión
El diagnóstico de fallos en los accionamientos eléctricos es una disciplina esencial para garantizar la fiabilidad y eficiencia de las máquinas eléctricas en la industria moderna. Los métodos actuales, que incluyen enfoques basados en modelos, señales e inteligencia artificial, ofrecen herramientas poderosas para detectar y prevenir fallos en tiempo real. A medida que la industria avanza hacia una mayor automatización y digitalización, la capacidad de diagnosticar y anticipar problemas será fundamental para mantener la competitividad y la sostenibilidad de los sistemas eléctricos. Estos avances no solo mejorarán el rendimiento de los accionamientos eléctricos, sino que también contribuirán a un futuro más eficiente y seguro en el ámbito industrial.
Fuentes:
X. Zhang, Y. Hu, J. Deng, H. Xu and H. Wen. (2022) Feature Engineering and Artificial Intelligence-Supported Approaches Used for Electric Powertrain Fault Diagnosis: A Review. IEEE Access, vol. 10, pp. 29069-29088.
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