Presentaciуn de PowerPoint

1
DIAGNOSTICO AUTOMATICO DE MOTORES DE A.C.CON
VARIADORES DE VELOCIDAD
REFERENCIA DPI2001-0725
INVESTIGADOR PRINCIPAL JOSE RAMÓN PERÁN
GONZÁLEZ CENTRO CARTIF
2
Esquema

• Objetivos del proyecto
• Resultados
• Control
• Diagnóstico
• Diagnostico basado en el modelo
• Test clásicos.
• Integración
• Telegestión
• Problemas y soluciones aportadas
• Estado actual del proyecto
• Referencias
• Líneas futuras
• DEMOSTRACIÓN

3
OBJETIVOS DEL PROYECTO.
Motivaciones

• La utilización creciente de los motores de
  inducción en la industria para aplicaciones con
  control de velocidad han sustituido a los motores
  de corriente contínua.
• Se han convertido en elementos claves en los
  sistemas de producción.
• Requieren de nuevos esquemas de diagnostico y
  programas de Matenimiento, que minimizen el
  número de test y el sensorizado de las
  instalaciones.

4
OBJETIVOS DEL PROYECTO.

• Desarrollo de un sistema automático de
  diagnostico en motores de inducción con control
• Estudio de los sistemas de control
• Estudio de las métodos de diagnostico
• Integración del control y el diagnostico en una
  planta en tiempo real
• Incorporar al sistema una capa final de gestión
  remota y accesibilidad al sistema vía web

5
Esquema

• Objetivos del proyecto
• Resultados
• Control
• Diagnóstico
• Diagnostico basado en el modelo
• Test clásicos.
• Integración
• Telegestión
• Problemas y soluciones aportadas
• Estado actual del proyecto
• Referencias
• Líneas futuras
• DEMOSTRACIÓN

6
RESULTADOS Control
Implementación de V/f
Mantenemos par constante manteniendo la relación
V/f
INCONVENIENTES Pocas prestaciones a baja y alta
velocidad.
7
RESULTADOS Control
Implementación de control vectorial
Modelo con Simulink del control vectorial
INCONVENIENTE El control vectorial requiere una
buena estimación de los parámetros para
desacoplar par y flujo.
Tr es esencial para obtener buena dinámica del
control. Los demás parámetros son necesarios
para garantizar que los retardos del sistema de
control no afectan a sus prestaciones.
8
RESULTADOS Control
Implementación de Control Directo de Par
Utiliza una tabla de disparos óptimos en cada
instante El error de par y flujo determinan el
vector a disparar de los seis que permite en
inversor
INCONVENIENTES Necesita una buena estimación de
flujo y par Los modelos no son buenos a baja
velocidad
9
RESULTADOS Control
(1,0,1)
R
S
Ts
U (1, 0, 1)
Triangular en cada instante de muestreo
selecciona uno de los ocho posibles vectores de
disparo del inversor. Siempre el más cercano al
vector deseado SVM genera exactamente el vector
deseado con la precisión que permite el reloj que
controla el PWM del DSP
10
RESULTADOS Control
Control desacoplado de Flujo y Par
Referencia de Par definida por el Control de
Velocidad
Curva de Flujo función de la velocidad de giro
(curva habitual)
Variación de las variables del motor con la
consigna de flujo
11
RESULTADOS Control
Selección de flujo en función de la variable que
se desee optimizar Ejemplo minimización de
potencia activa (curva experimental)
12
Esquema

• Objetivos del proyecto
• Resultados
• Control
• Diagnóstico
• Diagnostico basado en el modelo
• Test clásicos.
• Integración
• Telegestión
• Problemas y soluciones aportadas
• Estado actual del proyecto
• Referencias
• Líneas futuras
• DEMOSTRACIÓN

13
RESULTADOS Diagnóstico Basado en el modelo
Algoritmo que permite detectar y aislar fallos de
todo tipo
SENSORES Corriente Velocidad ACTUADORES Fallos
del convertidor de potencia Perturbaciones en el
par de carga PLANTA Cortocircuitos en el
estator. Rotura de barras en el rotor.
14
RESULTADOS Diagnóstico Basado en el modelo
Generador de residuos Desarrollo del modelo de
motor basado en Filtro de Kalman Extendido.
Problemas valores de la matriz de
covarianza. Utilización del algoritmo MOAM para
optimizar estos valores. Convergencia,
experimentalmente con buenos valores iniciales.
Modelo bifásico del motor
15
RESULTADOS Diagnóstico Basado en el modelo
Generador de residuos
16
RESULTADOS Diagnóstico Basado en el modelo
Detector de Cambios Los umbrales se
ajustan para cada tamaño de motor y funcionalidad
Matriz con estructura fuertemente aislada
17
RESULTADOS Diagnóstico Basado en el modelo
Módulo de decisión FALLO EN SENSORES Y
ACTUADORES El sistema es capaz de aislar e
identificar fallos en cada uno de los sensores,
fallos intermitentes en el convertidor y
perturbaciones del par de carga. FALLOS EN LA
PLANTA La degradación de los elementos está
ligado a las evoluciones de los parámetros del
modelo identificado mediante el filtro de
Kalman. Cortocircuitos entre espiras
Rs Rr L0 Rotura de barras
en el rotor Rr
18
Esquema

• Objetivos del proyecto
• Resultados
• Control
• Diagnóstico
• Diagnostico basado en el modelo
• Test clásicos.
• Integración
• Telegestión
• Problemas y soluciones aportadas
• Estado actual del proyecto
• Referencias
• Líneas futuras
• DEMOSTRACIÓN

19
RESULTADOS Diagnóstico Tests Clásicos
20
RESULTADOS Diagnóstico Tests Clásicos
Vibración
Desequilibrio
ESPECTROS TOMADOS A 800 y 1000 r.p.m.
Desalineado
21
RESULTADOS Diagnóstico Tests Clásicos
Corriente
Cortocircuitos solo se detecta en la presencia
del 3er armónico de frecuencia.
Rotura de Barras los incrementos en las bandas
laterales son del mismo orden de magnitud
22
Esquema

• Objetivos del proyecto
• Resultados
• Control
• Diagnóstico
• Diagnostico basado en el modelo
• Test clásicos.
• Integración
• Telegestión
• Problemas y soluciones aportadas
• Estado actual del proyecto
• Referencias
• Líneas futuras
• DEMOSTRACIÓN

23
RESULTADOS Integración
CONTROL Control Vectorial Reajustes en el
control
DIAGNOSTICO Basado en el modelo La
detección de fallos provoca
COMPARTEN EL MODELO BIFASICO COMPARTEN EL MÉTODO
DE IDENTIFICACIÓN BASADO EN FILTRO DE KALMAN
ALGORITMO EN TIEMPO REAL
24
RESULTADOS Integración
CONTROLES - 3 sensores de corriente y 1 sensor
de velocidad - 2 sensores de corriente y 1 sensor
de velocidad - 2 sensores de corriente
25
RESULTADOS Integración
Ejemplo experimental Fallo de desviación
constante en el sensor de velocidad de 20 r.p.m.

26
Esquema

• Objetivos del proyecto
• Resultados
• Control
• Diagnóstico
• Diagnostico basado en el modelo
• Test clásicos.
• Integración
• Telegestión
• Problemas y soluciones aportadas
• Estado actual del proyecto
• Referencias
• Líneas futuras
• DEMOSTRACIÓN

27
RESULTADOS Telegestión

• Por qué un laboratorio remoto?
• La educación a distancia y los laboratorios
  remotos
• ofrecen un tremendo potencial en términos de
• aprovechamiento del tiempo y una gran
  flexibilidad de
• espacio.
• Ofrece la posibilidad de acceder a gran cantidad
  de
• información y permite disponer de forma
  inmediata de
• recursos que de otra forma no sería posible.
• WWW proporciona a sus usuarios una gran cantidad
  de
• recursos y está al alcance de un gran número de
• personas.

28
RESULTADOS Telegestión

• Objetivos principales
• Proporcionar un banco de ensayos de motores
• de inducción con el objetivo de conocer el
• funcionamiento de estos sistemas.
• Ofrecer un banco de ensayo remoto real en un
• entorno industrial que permita disponer de
  datos
• para realizar diferentes trabajos de
• investigación.

29
RESULTADOS Telegestión

• Arquitectura abierta cliente-servidor basada en
  el
• protocolo TCP-IP.
• Arquitectura

30
RESULTADOS Telegestión
Cliente-Servidor local

• Valores RMS de las
• diferentes señales
• eléctricas.
• Recibir alarmas de
• fallos producidos en
• el sistema.

• Monitorización de señales
• (corrientes, tensiones, velocidad,
• par de carga)
• Desarrollo de controles del motor
• Control V/f
• Control vectorial
• Control DTC
• Adquisición de ficheros
• Realización de experimentos

31
Esquema

• Objetivos del proyecto
• Resultados
• Control
• Diagnóstico
• Diagnostico basado en el modelo
• Test clásicos.
• Integración
• Telegestión
• Problemas y soluciones aportadas
• Estado actual del proyecto
• Referencias
• Líneas futuras
• DEMOSTRACIÓN

32
Problemas y soluciones adoptadas

• Determinación del flujo magnético óptimo
  Obtención de curva experimental.
• Modelo clasico del motor en bajas frecuencias
  nueva identificación paramétrica del modelo y
  determinación de la magnetizacion inyectada.
• Vibración estructural del sistema se realiza el
  diseño de una nueva estructura con modos de
  vibración alejados de los utilizados por el
  planta.
• Realización de cortocircuitos en el bobinado
  provoca inestabilidades en el control
  disminución de la corriente que regula el
  circuito.
• Descontrol del sistema telegestionado debido a
  las consignas del usuario se han implementado
  las necesarias seguridades hardware y software
  para evitar riesgos en caso de que el usuario
  pierda el control.

33
Esquema

• Objetivos del proyecto
• Resultados
• Control
• Diagnóstico
• Diagnostico basado en el modelo
• Test clásicos.
• Integración
• Telegestión
• Problemas y soluciones aportadas
• Estado actual del proyecto
• Referencias
• Líneas futuras
• DEMOSTRACIÓN

34
Estado actual del proyecto

• Comparativa de los controles
• Utilización de Redes neuronales y técnicas de
  lógica borrosa
• Identificación, obtención de un modelo no lineal
• para el banco de motores.
• Control, mejora del control DTC
• Diagnóstico, clasificación de los distintos
  tipos de
• fallos presentes en el sistema.
• Incorporación en el sistema de telegestion fallos
  a
• seleccionar por el usuario

35
Esquema

• Objetivos del proyecto
• Resultados
• Control
• Diagnóstico
• Diagnostico basado en el modelo
• Test clásicos.
• Integración
• Telegestión
• Problemas y soluciones aportadas
• Estado actual del proyecto
• Referencias
• Líneas futuras
• DEMOSTRACIÓN

36
Referencias
37
VI programa marco
Participación en 3 propuestas del sexto programa
Marco UHPED PI Arsenal Center
Austria Desarrollo de un nuevo driver para
vehículos de automoción eléctrico. OELEM AC
University of Picadilly Francia Red de plantas
piloto de energías renovables con maquinas
eléctricas INFATOCON STREP CARTIF Desarrollo de
drivers inteligentes tolerantes a fallos para
maquinas eléctricas.
38
Esquema

• Objetivos del proyecto
• Resultados
• Control
• Diagnóstico
• Diagnostico basado en el modelo
• Test clásicos.
• Integración
• Telegestión
• Problemas y soluciones aportadas
• Estado actual del proyecto
• Referencias
• Líneas futuras
• DEMOSTRACIÓN

39
Líneas futuras
FATODRIVE DPI2004-06458
40
Líneas futuras
FATODRIVE DPI2004-06458
DESARROLLO DE SISTEMAS DE CONTROL TOLERANTE A
FALLOS
INDUCCIÓN IMANES PERMANENTES.

• CARACTERÍSTICAS
• Rendimiento Energético
• Mejora en la calidad de la señal
• Prestaciones del sistema tolerantes ante fallos.
• Coste y complejidad de las nuevas estructuras.

APLICACIONES CRÍTICAS
41
Esquema

• Objetivos del proyecto
• Resultados
• Control
• Diagnóstico
• Diagnostico basado en el modelo
• Test clásicos.
• Integración
• Telegestión
• Problemas y soluciones aportadas
• Estado actual del proyecto
• Referencias
• Líneas futuras
• DEMOSTRACIÓN