El proyecto SIDMA se centra en el mantenimiento predictivo de motores eléctricos asíncronos o de inducción, una de las máquinas más utilizadas en la industria. Por un lado, se desarrolla un sistema de detección de fallos basado en la integración de técnicas avanzadas de análisis de corriente y algoritmos de Machine Learning que realizan un diagnóstico automático. Por otro lado, se investiga la degradación en el aislamiento de los motores, debida a los pulsos de alta frecuencia generados por los dispositivos electrónicos que accionan al motor.

Montaje del banco de ensayos. Definición de los escenarios de fallo: cortes en la pista externa, exceso de grasa y degradación mediante virutas en el rodamiento. Desarrollo de FFT en Python. Descartar la técnica ATCSA para la detección de fallos en rodamientos. Obtención de patrones de fallo mediante ensayos en el laboratorio. Estudio del estado de la degradación en el aislamiento de motores eléctricos debido a los impulsos de alta frecuencia. Herramienta inteligente de detección de fallos para rodamientos de motores asíncronos, capaz de realizar un diagnóstico automático de los fallos en la pista externa y en las bolas del rodamiento. Aplicación web con interfaz sencilla y accesible desde cualquier ordenador externo, diseñada para realizar un diagnóstico remoto de los rodamientos de motores asíncronos. Caracterización mediante ensayos de laboratorio de la degradación del aislamiento de motores debido a las perturbaciones de alta frecuencia causadas por equipos electrónicos, como variadores de frecuencia y arrancadores suaves.