Abstract--Durante las últimas décadas se han propuesto

técnicas no invasivas para diagnóstico de fallas en máquinas eléctricas. Cuando estas técnicas se emplean para la detección de fallas en los rotores de las máquinas de inducción, muestran una importante dependencia de factores tales como la inercia acoplada al motor o el par resistente de la carga. Con el fin de desarrollar sistemas expertos capaces de realizar diagnósticos adecuados sobre el estado del rotor, es preciso disponer de información que permita ponderar la influencia de tales factores. Este trabajo presenta un estudio en el que, mediante el empleo de modelos matemáticos del motor, se evalúa la influencia de la inercia y de la carga aplicada al motor sobre algunas de las técnicas de detección de fallas no invasivas empleadas más frecuentemente.

Index Terms--Detección de fallas. Fallas en rotores. Máquinas de inducción. Sistemas expertos.

I. INTRODUCTION

OS motores de inducción con jaula de ardilla constituyen órganos esenciales en mucho procesos de

producción y, por consiguiente, resulta de gran utilidad disponer de sistemas de detección y diagnóstico de fallas que permitan evitar salidas imprevistas de servicio. Una de las fallas más frecuentes en este tipo de máquinas consiste en la fisura o rotura de barras del rotor o anillos de cortocircuito. Durante los últimos años han comenzado a emplearse técnicas on-line, de características no invasivas, para la detección de este tipo de fallas. Estas técnicas se basan en la medición de los voltajes y corrientes de estátor, permiten diagnosticar el estado del motor mientras funciona en condiciones normales y pueden prescindir de sensores acoplados directamente sobre el motor [1].

Dentro de esta línea se han propuesto varias alternativas. Inicialmente se empleó el análisis espectral de la corriente de estátor "motor current signature analysis" con tal propósito [2]. La potencia y el par eléctrico estimado, por su parte, han sido empleados con éxito con el mismo fin [3]. Asimismo, se propuso el seguimiento del vector espacial de las corrientes de estátor o Vector de Park (extended Park's vector approach) para diagnóstico de fracturas en barras y anillos de cortocircuito [4].

Todas las técnicas mencionadas resultan sensibles a los cambios en la carga aplicada al motor y a la inercia acoplada a su eje. En consecuencia, se presentan dificultades para establecer índices de falla adecuados. El propósito de este trabajo es comparar la influencia de la

inercia y del par de carga sobre cada técnica. El origen de este interés es brindar mayor robustez, en base a mayor conocimiento, a un sistema experto que permita obtener diagnósticos on-line para este tipo de máquinas eléctricas [5]. Para estudiar los efectos de estos factores se emplearon modelos matemáticos del motor en condiciones normales y bajo fallas de diferente gravedad, y se aplicaron algunas de las principales técnicas de detección de fallas. Luego se realizaron simulaciones para una variada gama de inercias acopladas al motor y deslizamientos con el fin de ponderar la influencia de estos factores sobre cada técnica.

A continuación se describen los principios teóricos de las técnicas estudiadas, se presentan los modelos matemáticos empleados para la representación del motor y, finalmente, se presentan los resultados y las conclusiones del trabajo.

II. DESARROLLO TEÓRICO

Las ecuaciones de los voltajes y corrientes de estátor para un motor de inducción trifásico en régimen permanente pueden expresarse de la siguiente manera [6]:

)cos(..2)( tVtv LLAB ω= (1) )3/cos(..2)( πω += tVtv LLCB

(2)

)6/cos(..2)(0, πϕω −−= tIti Las (3)

)6/5cos(..2)(0, πϕω −−= tIti Lbs (4)

)2/cos(..2)(0, πϕω +−= tIti Lcs (5)

En (1) a (5), VLL e IL son los valores eficaces de los voltajes y corrientes de línea, ω es la frecuencia angular del voltaje de alimentación y el subíndice 0 indica la ausencia de fallas en el motor. De igual forma, las potencias parciales PAB,0 y PCB,0, y la potencia total PABC,0 resultan:

[ ])6/2cos()6/cos(

)().()( 0,0,

πϕωπϕ −−++==

tIV

titvtp

LLLL

AABAB (6)

[ ])6/2cos()6/cos(

)().()( 0,0,

πϕωπϕ −−−−==

tIV

titvtp

LLLL

CCBCB (7)

)cos(.3)()()( 0,0,0, ϕLLLLCBABABC IVtptptp =+= (8)

Las corrientes de estátor, por otra parte, pueden representarse sobre un sistema de ejes en cuadratura [7]. De esta manera, las corrientes en los ejes d y q de tal sistema en cuadratura resultan:

)(.61

)(.61

)(.32

)( 0,0,0, titititi csbsasd −−= (9)

Influencia de la inercia y el par de carga en el diagnóstico de fallas en rotores de

máquinas de inducción C. J. Verucchi, G. G. Acosta, Senior Member, IEEE, y E. M. Carusso

L

48

)(.21

)(.21

)( 0,0, tititi csbsq −= (10)

Cuando las corrientes del estátor son las indicadas por (3) a (5), las proyecciones sobre los ejes d y q, luego de reemplazar en (9) y (10), resultan:

).cos(..3)(0, tIti Ld ω= (11)

).(..3)(0, tsenIti Lq ω= (12)

Las ecuaciones (11) y (12) representan una circunferencia centrada en el origen del plano d-q, cuyo radio estará dado por:

20,

20,0 )()( titiRV qd += (13)

Donde RV0 es el radio del vector espacial de las corrientes en ausencia de fallas o Radio del Vector Park.

La fractura de una barra del rotor o de uno de sus anillos de cortocircuito, convierte al rotor en un circuito trifásico desequilibrado. Tal desequilibrio se manifiesta mediante la circulación de corrientes de secuencia inversa. Como consecuencia de ello, se establece un campo magnético que gira en sentido contrario al sentido de rotación del rotor, con una velocidad:

ωω .sCGI −= (14)

Donde ωCGI indica la velocidad del campo giratorio inverso con respecto al rotor y s el deslizamiento del motor en tanto por unidad. La velocidad del campo giratorio inverso con respecto al estator resulta:

0)1(. ωωωωω −=−+−= sssCGI

(15)

Donde: ωω s20 = (16)

Este campo giratorio provoca un nuevo torque sobre el rotor a frecuencia:

sff 20 = (17)

siendo f la frecuencia de la red. Este torque, a su vez, ocasiona una oscilación en la velocidad del rotor, cuya amplitud depende de la inercia acoplada. Por último, las corrientes de estátor se ven afectadas por las denominadas bandas laterales dadas a las frecuencias [11]:

fsfS )21( ±= (18)

De esta manera, las corrientes de estator resultan [8]:

[ ])cos(.1).()( 00, tmtiti AA ω+= (19)

[ ])cos(.1).()( 00, tmtiti BB ω+= (20)

[ ])cos(.1).()( 00, tmtiti CC ω+= (21)

Donde m es un índice menor a uno que indica la amplitud de las oscilaciones. Oscilaciones que, a su vez, resultan proporcionales a la gravedad de la falla.

A partir de la ecuación (19), la corriente de la fase a puede escribirse como:

{ [ ]

[ ] }6/).(cos

6/)(cos2

)()(

0

00,

πϕωω

πϕωω

−−−+

−−++=

t

tmI

titi LAA (22)

Ecuaciones similares resultan para las fases b y c. La ecuación (22) pone de manifiesto la existencia de las

mencionadas bandas laterales alrededor de la componente fundamental de la corriente de estátor cuando se presenta una falla en el rotor. La amplitud de cada una de las bandas depende del estado de carga y de la inercia acoplada.

La potencia total absorbida por el motor, en tanto, está dada por:

).cos().cos(....3)()( 00, tIVmtptp LLLACBACB ωϕ+= (23)

De acuerdo a (23), las fallas en el rotor se manifiestan en la potencia total a través de una componente a frecuencia f0.

El par eléctrico proporcionado por el motor puede estimarse a partir de los enlaces de flujo y corrientes de estator:

[ ])().()().(.3

)( tittitp

tT dsqsqsdsest λλ −= (24)

Donde Test es el par eléctrico estimado, p el número de polos y λds, λqs, ids e iqs los enlaces de flujo y corrientes en ejes d-q respectivamente. Los enlaces de flujo, por su parte, pueden obtenerse a partir de los voltajes y corrientes de estátor [7].

Asumiendo que la velocidad del motor es prácticamente constante, puede asegurarse que el par eléctrico del motor presenta las mismas componentes que la potencia y, por ende, puede emplearse para detectar fallas.

El radio del vector espacial de las corrientes del estátor, o vector de Park, por su parte, resulta afectado por algunas de las fallas características en motores de inducción [4]. En el caso de fallas en barras y anillos del rotor, las corrientes de estator en ejes d y q resultan de sustituir (19) a (21) en (11) y (12):

[ ]).cos(.1).()( 00, tmtiti dd ω+= (25)

[ ]).cos(.1).()( 00, tmtiti qq ω+= (26)

En consecuencia, el radio del vector espacial de las corrientes en este caso, toma la siguiente expresión [6]:

[ ])2cos(23

)cos(32 02

02

0 tIImtmIRVRV LLL ωω ++= (27)

De esta manera se demuestra la presencia de componentes a las frecuencias f0 y 2f0 en el radio del vector espacial de las corrientes para el caso de fallas en el rotor.

III. MODELO MATEMÁTICO DEL MOTOR

Con el fin de evaluar la influencia de los factores mencionados sobre la capacidad de diagnóstico de las técnicas estudiadas, se empleó un modelo matemático del motor de probada exactitud [9]. El modelo empleado considera una máquina trifásica con rotor en jaula de ardilla de n barras, asume que la permeabilidad magnética del hierro es infinita y las barras del rotor se hallan perfectamente aisladas del núcleo magnético.

Las ecuaciones de voltajes y corrientes para un motor en conexión estrella pueden resumirse en:

49

( )

( )

���

�

���

�

�

=++

−+⋅−⋅=

−+⋅−⋅=

0csbsas

csbscssbssbc

bsasbssassab

iiidtd

iRiRv

dtd

iRiRv

λλ

λλ

(28)

Donde, vab y vbc son las tensiones de línea aplicadas a la máquina; ias, ibs, ics, las corrientes que circulan por cada devanado; λas, λbs y λcs los enlaces de flujo en los mismos y Rs la resistencia de cada fase. De manera similar, el rotor comprende (n+1) circuitos, de los cuales n están dados por el lazo que forman dos barras consecutivas y las porciones de anillo de cortocircuito que las unen y el restante está dado por uno de los anillos de cortocircuito. Planteando una ecuación de voltaje a cada uno de los lazos mencionados, se obtiene:

�����������

�

�

�����������

+

�����������

�

�

�����������

⋅

�����������

�

�

�����������

⋅−−−−−−−−−

−

−−−−−

=

�����������

�

�

�����������

+

−

+

−

rn

nr

rn

ir

r

r

rn

nr

rn

ir

r

r

eeeeee

eb

eb

e

eb

ebb

dtd

i

i

i

i

i

i

RnRRRRR

RRRR

RRR

RR

RRR

RRRR

)1(

)1(

2

1

)1(

)1(

2

1

00

0

0

0

0

00000

0000

000

00

00

0000

00

λλ

λ

λ

λλ

�

�

�

�

��

��

��

��������

��

��������

��

��

(29)

Donde Ro=2(Rb+Re), es la resistencia total de cada uno

de los n circuitos y Rb y Re son las resistencias de cada barra y porción de anillo; i1r, i2r, etc., las corrientes que circulan por cada lazo y λ1r, λ2r, etc., los enlaces de flujo en los mismos.

Para considerar barras cortadas, debe quitarse un lazo de corriente y, en consecuencia, en (29) debe eliminarse la fila y la columna correspondiente a la barra defectuosa. Por último, deben modificarse los parámetros del nuevo lazo formado por las barras adyacentes a la barra defectuosa.

El vector de enlaces de flujos magnéticos del estator λs, está formado por los enlaces de flujo concatenados por cada una de las fases del estator. Tales enlaces pueden subdividirse en los enlaces provocados por las corrientes de

estator λss y los enlaces de flujo producidos por las corrientes del rotor λsr, y pueden expresarse a partir de las corrientes y las inductancias tal como se indica en (30) y (31).

En (31) Lo=2(Lb+Le) es la inductancia de dispersión total de cada lazo y Lb y Le las inductancias de dispersión de cada barra y porción de anillo respectivamente. Cada una de las inductancias propias y mutuas del motor se calculan en base a las denominadas "winding function approach" [9] a partir de (32):

( ) ( ) ( ) ϕµοϕ

π

οϕο dNNgrl

L jiij ,

2

0,

0�= (32)

Donde N(�,o) es la distribución de FMM por unidad de corriente de cada devanado a lo largo de la línea del entrehierro indicada por ϕ, r es el radio del rotor, l su longitud y g el espesor del entrehierro. Finalmente, o indica la posición del rotor con respecto al estátor. En el caso de barras cortadas, las inductancias de los lazos formados deben ser recalculadas a partir de esta misma ecuación y, para ello, deben hallarse las nuevas distribuciones N(�,o).

40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60-150

-100

-50

0Corriente

f [Hz]

Is [d

B]

Fig 1. Componentes a frecuencias (1±2s)f en la corriente de estator.

���������

�

�

���������

⋅���

�

�

���

+���

�

�

���

⋅���

�

�

���

−−−−−−

=���

�

�

���

+

+

+

+

rn

nr

ir

r

r

rncscsnrcsirrcsrcs

rnbsbsnrbsirrbsrbs

rnasasnrasirrasras

cs

bs

as

scsbscsas

bscsbsbsbsas

ascsasbsasas

cs

bs

as

i

i

i

i

i

LLLLL

LLLLL

LLLLL

i

i

i

LLL

LLL

LLL

)1(

2

1

)1(21

)1(21

)1(21

csc �

�

��

��

��

λλλ (30)

���

�

�

���

���������

�

�

���������

+

�����������

�

�

�����������

�����������

�

�

�����������

⋅−−−−−−+−

−+

−+−−−+−−−−+

=

�����������

�

�

�����������

+++++

cs

bs

as

rncsrnbsrnas

csnrbsnrasnr

csirbsirasir

rcsrbsras

rcsrbsras

rn

nr

ir

r

r

r

eeeeee

ennninnbn

einiiiii

enib

enibb

ebnib

nrr

irr

rr

rr

rr

i

i

i

LLL

LLL

LLL

LLL

LLL

i

i

i

i

i

i

LnLLLLL

LLLLLLLL

LLLLLLL

LLLLLLLL

LLLLLLLLL

LLLLLLLLL

rrn

)1()1()1(

222

111

)1(

3

2

1

0321

0321

333303231

222322021

111312110

3

2

1

)1(

���

���

�

�

��

��

��������

��

��������

��

��

��

�

�

λλ

λ

λλλ

(31)

50

Finalmente, el modelo se completa con la ecuación del par eléctrico proporcionado por el motor:

( ) [ ] ( )[ ] [ ]rsrT

s iLiTem ⋅∂∂⋅= οο ο

(33)

donde [Lsr(o)] es la matriz de inductancias mutuas entre estátor y rotor e [is] e [ir] los vectores de corriente de estátor y rotor respectivamente.

IV. SIMULACIONES

Con el fin de evaluar la influencia de factores tales como la carga aplicada al motor o la inercia rotacional del motor, se procedió a realizar una serie de simulaciones computacionales sobre un motor de 3 HP, 1500 RPM, 380 V, conexión estrella y 28 barras en el rotor. Las simulaciones se repitieron para diferentes niveles de carga y para distintas inercias acopladas al motor. Por otra parte, se efectuaron simulaciones con una, dos y tres barras cortadas (en estos últimos casos se consideraron barras consecutivas). Mediante simulaciones realizadas con desequilibrios en las tensiones de alimentación de hasta 5 %, pudo comprobarse que la incidencia de este tipo de anormalidades no incide prácticamente en la amplitud de las componentes armónicas empleadas para el diagnóstico de fallas en el rotor. Por consiguiente, todas las simulaciones presentadas fueron realizadas con tensiones de alimentación perfectamente balanceadas.

A manera de ejemplo se presenta en la Fig. 1 el espectro de frecuencias de la corriente de estator para un motor con tres barras cortadas. En este caso se emplea escala logarítmica con el fin de destacar las bandas laterales con respecto a la componente fundamental de 50 Hz. Las componentes a aproximadamente 46 Hz y 54 Hz permiten detectar la falla en el rotor.

En la Fig. 2 se presentan las amplitudes de la banda lateral de la corriente de estátor a frecuencia (1-2s)f, para distintos niveles de carga en el motor y fallas de distinta gravedad. De igual modo en la Fig. 3 se presentan las bandas laterales derechas, es decir a frecuencia (1+2s)f para distintas cargas y diferentes niveles de gravedad en la falla.

Tal como se aprecia en la Fig. 2, la banda lateral izquierda en la corriente de estátor es proporcional al número de barras defectuosas. Por otra parte, su amplitud relativa con respecto a la componente fundamental, se incrementa en la medida que aumenta la carga del motor. De esta manera, resulta más apropiado realizar un diagnóstico del motor cuando se halla funcionando cerca de su condición nominal. La componente a (1+2s)f, por el contrario, muestra un comportamiento relativamente independiente del nivel de deslizamiento del motor (Fig. 3) aunque su amplitud suele ser menor a la de la banda izquierda. La independencia de la amplitud de esta componente derecha con respecto al nivel de carga del motor resulta ventajosa con fines de diagnóstico, ya que permite obtener índices de falla independientes del estado de carga del motor.

De este modo se concluye que, tanto la componente a la izquierda como la componente a la derecha de la fundamental, resultan con amplitud proporcional a la gravedad de la falla. Sin embargo, mientras la primera es fuertemente dependiente del par de carga, la última se mantiene prácticamente constante para distintos estados de

carga del motor, resultando, de este modo, más apropiada para ser empleada con fines de diagnóstico.

El par eléctrico estimado, por su parte, permite detectar barras cortadas a partir de la medición de la componente a frecuencia 2sf. En este caso, tal como se desprende de la

Fig 2. Amplitud de la componente a frecuencia (1-2s)f en la corriente de estátor en porcentaje de la componente fundamental para una barra cortada (), dos barras cortadas (�) y tres barras cortadas (o).

directamente de la gravedad de la falla y del estado de carga del motor. Con respecto a la técnica basada en el análisis del espectro de frecuencias de la corriente de estátor, el seguimiento del par eléctrico presenta la ventaja de proporcionar valores porcentuales mayores para una misma falla y un mismo deslizamiento. Ello permite una medición más precisa de su valor y por ende un diagnóstico más acertado. Sin embargo, el seguimiento del par eléctrico presenta la dificultad de requerir la medida de las corrientes y voltajes aplicados al motor y un tratamiento numérico más complejo de los datos.

Fig 3. Amplitud de la componente a frecuencia (1+2s)f en la corriente de estator en porcentaje de la componente fundamental para una barra cortada (), dos barras cortadas (�) y tres barras cortadas (o).

El vector de Park, por su parte, presenta un comportamiento muy particular (ver Fig. 5), ya que la dependencia de la amplitud de la banda a 2sf con el nivel de carga del motor es notoria y no sigue una ley sencilla. En efecto, las amplitudes de las componentes que identifican la

0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 0

2

4

6

8

10

12

Par de carga en p.u. Is

[(1-

2.s)

.f] e

n %

Is(5

0 H

z)

0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 1

1.5

2

2.5

3

3.5

4

4.5

5

5.5

Par de carga en p.u.

Is [(

1+2.

s).f]

en

% Is

(50

Hz)

51

falla disminuyen su valor con el incremento del par hasta aproximadamente un 65 % de la carga y luego comienzan a incrementarse notoriamente para cargas mayores. De este modo se concluye que tal variable no resulta atractiva desde el punto de vista de su empleo con fines de diagnóstico.

Fig 4. Amplitud de la componente a frecuencia 2sf en el par de carga en porcentaje del par eléctrico medio para una barra cortada (), dos barras cortadas (�) y tres barras cortadas (o).

Fig 5. Amplitud de la componente a frecuencia (1+2s)f en en el Vector de Park en relación al valor medio para una barra cortada (), dos barras cortadas (�) y tres barras cortadas (o).

De las simulaciones realizadas se desprende que todas las técnicas estudiadas son capaces de detectar fallas en barras del rotor y de ponderar su gravedad. Sin embargo, salvo la banda lateral derecha de la corriente de estator, los diagnósticos resultan fuertemente dependientes del nivel de carga del motor. En consecuencia, se concluye que la componente a (1+2s)f de la corriente de estator presenta ventajas en este sentido.

Con el fin de estudiar la influencia de la carga aplicada al eje del motor sobre las amplitudes de las componentes armónicas que permiten detectar fallas en el rotor, se realizó una serie de simulaciones con inercias acopladas al eje del motor desde 2 veces la inercia del rotor hasta 16 veces. En tal caso se observa que la componente a la izquierda de la fundamental en la corriente de estátor, tiende a incrementarse en la medida que la inercia aumenta. Mientras

que la componente a la derecha de la componente fundamental, por el contrario, se reduce. Tal como se demuestra en [11] en este caso la suma de ambas componentes permanece aproximadamente constante para diferentes valores de inercia en la carga.

2 4 6 8 10 12 14 160

2

4

6

8

10

12

Inerc ia de carga en Nro de veces la inercia propia del rotor

% Is

(50

Hz)

Fig 6. Amplitud de la componente a frecuencia (1-2s)f (), a frecuencia (1+2s)f (�) la suma de ambas (o) en las corrientes de estátor del motor con una barra cortada.

0 5 10 15 203

4

5

6

7

8

9

10

11

Inercia de carga en Nro de veces la inercia propia del rotor

Te (

2.s.

f) en

% T

e(m

edio

)

Fig 7. Amplitud de la componente a frecuencia 2sf en el par del motor en relación al par medio para diferentes valores de inercia acoplada.

0 5 10 15 203

4

5

6

7

8

9

10

11

Inerc ia de carga en Nro de veces la inerc ia propia del rotor

Pt

(2.s

.f) e

n %

Pt(

med

io)

Fig 8. Amplitud de la componente a frecuencia 2sf en la potencia total del motor en relación a la potencia media para diferentes valores de inercia acoplada.

0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

Par de carga en p.u.

Te (2

.s.f)

en

% T

e(m

edio

)

0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 0

2

4

6

8

10

Par de carga en p.u.

Vec

tor d

e P

ark

(2.s

.f) e

n %

Val

or m

edio

52

El par eléctrico por su parte, de acuerdo con lo observado en la Fig. 7, presenta una importante dependencia con la inercia acoplada, al igual que la potencia total, de acuerdo a lo observado en la Fig. 8. De manera similar, el radio del Vector de Park muestra una marcada influencia de la inercia rotacional sobre la amplitud de la componente a frecuencia 2sf, la cual permite diagnosticar fallas en el rotor.

0 5 10 15 201

2

3

4

5

6

7

8

Inerc ia de carga en Nro de veces la inercia propia del rotor

Vec

tor

de P

ark

(2.s

.f) e

n %

Val

or m

edio

Fig 9. Amplitud de la componente a frecuencia 2sf en el radio del Vector de Park en relación al valor medio para diferentes valores de inercia acoplada.

V. COMENTARIOS Y CONCLUSIONES

Mediante el empleo de un modelo matemático del motor

de inducción que tiene en cuenta de manera independiente cada una de las barras del rotor y por ende permite representar situaciones de falla, se han estudiado algunas de las principales técnicas de diagnóstico en este tipo de máquinas. Las técnicas estudiadas son de características no invasivas (es decir no requieren la incorporación de sensores directamente sobre el motor) y permiten realizar el diagnóstico mientras el motor se halla en servicio. Todas estas técnicas basan su diagnóstico en la medición de variables eléctricas externas del motor, esto es, voltajes aplicados y corrientes de estator.

Si bien todas las técnicas han demostrado su capacidad para la detección de fallas, algunas de ellas resultan altamente sensibles a factores inherentes a la carga aplicada al motor. En efecto, las componentes armónicas que identifican la falla presentan una amplitud que depende, no solo de la gravedad de la falla detectada, sino también de la inercia conectada al eje del motor y del deslizamiento del mismo.

En base a las conclusiones, sin embargo, ha podido comprobarse que la banda lateral derecha de la corriente de estátor permanece aproximadamente inalterable para los distintos estados de carga del motor. Asimismo, la suma de las componentes a izquierda y derecha de la corriente del estátor, resulta independiente de la inercia acoplada. A partir de estas conclusiones, es posible contar con datos que permiten desarrollar sistemas expertos capaces de obtener diagnósticos acertados sobre el estado del rotor de máquinas de inducción, independientemente de las características de la carga aplicada al motor y del deslizamiento con el que opere en el momento del diagnóstico.

VI. REFERENCIAS

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[11] F. Filippetti, G. Franceschini, C. Tassoni, and P. Vas, “AI Techniques in Induction Machines Diagnosis Including the Speed Ripple Effect”, IEEE Trans. Ind. Applications, vol. 34, nº 1, pp. 98-108, Jan./Feb. (1998).

VII. BIOGRAFÍAS

Carlos Verucchi es Ingeniero Electromecánico por la Universidad Nacional del Centro de La provincia de Buenos Aires (UNICEN) graduado en 1994 y Magíster en Ciencias de la Ingeniería por la Universidad de Concepción, Chile (2000). Actual-mente es profesor adjunto de Máquinas Eléctricas en la Facultad de Ingeniería de la UNICEN e integrante del grupo de investigación “INTELYMEC”. Sus áreas de interés son el diseño de máquinas eléctricas, la detección y diagnóstico de fallas en máquinas de inducción y los

accionamientos eléctricos.

Gerardo Acosta es Ingeniero en Electrónica por la Universidad Nacional de La Plata, (1988), y Doctor en Informática, por la Facultad de Ciencias de la Universidad de Valladolid, España (1995). Desde entonces es Profesor de Sistemas de Control (Área de Electrónica) en la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional del Centro de la Prov. de Buenos Aires (UNCPBA). Es investigador del CONICET y Director del Grupo de I+D “INTELYMEC”, en la Facultad de Ingeniería-UNCPBA. Su temática de trabajo comprende la utilización de técnicas de inteligencia artificial en

control y supervisión, en la que tiene más de sesenta publicaciones internacionales y nacionales. Es Senior Member de IEEE desde el año 2001, y Vice-presidente del Capítulo Argentino de la Sociedad de Inteligencia Computacional de IEEE desde 2002. Ezequiel Carusso es Ingeniero Electromecánico por la UNICEN (2004) y becario de la Comisión de Investigaciones Científicas de la Provincia de Buenos aires.

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