Unos investigadores han desarrollado un innovador método que permite detectar con gran fiabilidad y en fases muy tempranas problemas de motores eléctricos de máquinas industriales que acabarán desembocando en averías. El nuevo método puede utilizarse en vehículos eléctricos.
El método es obra de un equipo que incluye a Carlos A. Platero, profesor de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), así como a Miguel Enrique Iglesias, José Guerra, José Alfonso Antonino, Larisa Dunai, José Alberto Conejero y Pedro Fernández de Córdoba, de la Universidad Politécnica de Valencia (UPV).
Para los pronósticos de avería, el nuevo método se sirve de inteligencia artificial.
El método desarrollado se centra en los motores síncronos, fundamentales en muchas aplicaciones industriales, especialmente en aquellas que demandan potencias muy altas.
Estos motores pueden llegar a alcanzar varias toneladas de peso y suelen ser máquinas críticas en los entornos donde operan; sus fallos inesperados pueden causar pérdidas millonarias para las empresas, debido a las paradas no planificadas del proceso productivo o a los elevados costes de reparación.
