Nuevos modelos para la Caracterización, Detección y Diagnóstico de Fallas en Máquinas Eléctricas Rotativas.

New Models for Characterization, Detection, and Diagnosis of Faults in Rotating Electric Machines.

La identificación de fallas en motores eléctricos es crucial para optimizar su
eficiencia y prevenir fallos, el monitoreo e inspección en sistemas críticos
mejora la disponibilidad, confiabilidad operativa, garantizando la seguridad
del personal, el cumplimiento ambiental y legal reduciendo costos en
manufactura y operaciones empresariales.
Actualmente se emplean métodos físicos y análisis de vibraciones para
detectar problemas, aunque estos enfoques presentan limitaciones tanto
en la precisión como en la eficiencia debido a la subjetividad de cada caso
y perdida de información en cada caso. El principal objetivo es explorar y
proponer nuevas metodologías para la caracterización de fallas en motores
eléctricos mediante el uso de análisis de datos y técnicas de aprendizaje
automático revisando métodos tradicionales y actuales para el diagnóstico
de fallas, incluyendo técnicas de análisis de vibración y algoritmos de
aprendizaje supervisado y no supervisado.
También se examina el potencial de los algoritmos de inteligencia artificial
para mejorar el diagnóstico y reducir la subjetividad en el procesamiento
de datos por ende las técnicas modernas basadas en aprendizaje automático ofrecen mejoras significativas en la detección y predicción de fallas permitiendo identificar patrones complejos y realizar diagnósticos más precisos, ampliando las capacidades de los enfoques convencionales para facilitar el mantenimiento predictivo.
Por ende, las nuevas metodologías basadas en análisis de datos y aprendizaje automático representan un avance en el diagnóstico de fallas en motores eléctricos, su implementación en la industria puede reducir costos de mantenimiento, optimizar la operación de los motores y prevenir fallos inesperados.

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