Descripción:
En la industria es utilizada una gran cantidad de maquinaria eléctrica para la fabricación de piezas, estas máquinas eléctricas debido al uso continuo presentan fallas en los elementos que lo conforman, por ejemplo, los motores de inducción son muy utilizados y algunos de los problemas más comunes que presentan son fallas en los rodamientos, des alineamientos y barras rotas, este tipo de fallas al no ser detectadas a tiempo pueden ocasionar daños irreversibles en los motores de inducción y con ello grandes pérdidas económicas. Otra máquina eléctrica muy utilizada es la máquina de control numérico (CNC) para la fabricación de piezas, uno de los principales problemas en este tipo de maquina es la detección no temprana de la herramienta de corte dañada, ya que esto conlleva a que las piezas fabricadas no tengan la calidad esperada y esto se ve reflejado como perdidas económicas para las empresas. Existen diversas técnicas para la detección de este tipo de fallas como son las técnicas de análisis de corriente, vibraciones y sonido, pero una desventaja de estas técnicas es que son técnicas invasivas. En este trabajo se presenta una técnica no invasiva para la detección de este tipo de fallas en maquinaria eléctrica empleando una cámara infrarroja de bajo costo. Se desarrolló una metodología para la auto calibración de la cámara infrarroja en un entorno industrial y también fue desarrollado un sensor inteligente que permite con ayuda de la tecnología infrarroja detectar cuando es necesario cambiar la herramienta de corte en las maquinas CNC. También fue utilizado un sensor de campo magnético para la detección de des alineamiento en motores de inducción utilizando técnicas de procesamiento de señales como la Transformada Rápida de Fourier (SFFT) y la Transformada Discreta Wavelet (DWT). En un trabajo futuro se espera poder crear un sensor inteligente que en conjunto con las técnicas de corriente, vibraciones y termografía analicen maquinaria eléctrica en busca de posibles fallas para tener un diagnóstico más completo de la máquina que se analice.