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Diferencia entre medición de descargas parciales offline/online
En el campo del diagnóstico de equipos eléctricos, el objetivo final no es sólo detectar los problemas existentes, sino predecir con exactitud la fiabilidad y el rendimiento futuros del equipo. Esto es especialmente crítico cuando se monitorizan descargas parciales, que pueden indicar posibles fallos de aislamiento en sistemas de alta tensión.
Aunque los métodos de supervisión de descargas parciales en línea y fuera de línea proporcionan información valiosa, difieren significativamente en la forma de recopilar e interpretar los datos, cada uno con ventajas y limitaciones distintas. Comprender estas diferencias es clave para elegir el enfoque adecuado para garantizar la fiabilidad y seguridad a largo plazo de los activos eléctricos.
¿Qué es el diagnóstico offline (de pruebas)?
Obtenemos información de diagnóstico de los equipos mediante métodos de prueba, principalmente cuando el dispositivo no está en modo operativo. Uno de los aspectos clave del diagnóstico fuera de línea es su periodicidad, ya que los sensores suelen instalarse durante las pruebas. La principal ventaja de este enfoque es que puede aplicarse a cualquier dispositivo y a cualquier señal de diagnóstico que pueda integrarse en modelos predictivos.
El tratamiento y, sobre todo, la evaluación de los modelos de datos de diagnóstico son siempre estadísticos, lo que significa que los resultados siempre vienen acompañados de cierto nivel de incertidumbre. Un enfoque comúnmente utilizado es la aplicación de la distribución estadística de Weibull. Esta distribución divide el ciclo de vida del producto en 3 etapas representadas por la «curva de bañera», que ayuda a definir la previsión de vida útil de los equipos eléctricos.
- Etapa I (A-D): periodo de perturbaciones tempranas – en esta zona se produce una rápida disminución de la intensidad de las perturbaciones. La alta frecuencia está causada inicialmente por un flashover, en el que se manifiestan fallos debidos a errores de fabricación, montaje o diseño del objeto.
- Etapa II (D-F): periodo de funcionamiento normal – se trata de un periodo largo, también llamado periodo de uso normal. El producto se utiliza para los fines previstos con una incidencia aproximadamente constante de fallos. Los fallos se producen principalmente por causas externas, normalmente no hay desgaste que afecte a las propiedades del objeto.
- Etapa III (F-B): periodo de envejecimiento – se produce un aumento de la intensidad de los fallos debido al envejecimiento y desgaste de los materiales. Tras superar la tasa de fallos sostenible, el objeto se apaga y se pone fuera de servicio.
Algunas instalaciones pueden pasar por alto el periodo de fallo prematuro. Esto ocurre principalmente en los casos en que el objeto es inspeccionado y probado directamente en el fabricante. También puede faltar el periodo de envejecimiento, lo que puede ocurrir si la instalación se desmantela antes de que se manifieste el aumento de la tasa de fallos por envejecimiento.
El diagnóstico offline se basa en métodos estadísticos para estimar la vida útil prevista de los equipos, ya que la vida útil real no puede verificarse directamente. Este enfoque teórico se utiliza para determinar la vida útil restante, aunque requiere intervalos de prueba más cortos para obtener predicciones más precisas dentro de la fase de vida útil residual.
¿Qué es el diagnóstico en línea (funcional)?
Durante el diagnóstico en línea, el sensor se monta directamente en el equipo para recopilar información durante su funcionamiento rutinario. La frecuencia de las mediciones es ajustable, lo que garantiza una supervisión precisa en todas las condiciones de funcionamiento. El principal reto consiste en encontrar una variable de diagnóstico adecuada que refleje con precisión el estado de funcionamiento del equipo.
El desarrollo de la tecnología de sensores y la informática han ampliado el espectro de variables de diagnóstico adecuadas, como las vibraciones, los espectros de corriente y las descargas parciales. Cada una de estas variables proporciona información valiosa sobre el estado de funcionamiento del dispositivo.
Junto con información complementaria, como las condiciones del entorno, podemos utilizar la información detectada tanto para diagnósticos de emergencia como para predecir la vida útil de los equipos. La cantidad de diagnóstico medida refleja la frecuencia de posibles fallos, lo que permite realizar previsiones más fiables basadas en datos en tiempo real.
La zona comprendida entre cero y T1 suele denominarse vida media, un periodo útil para planificar los recursos de mantenimiento futuros. En la zona de T1 a T2, con los ajustes adecuados, suele haber tiempo suficiente para planificar y ejecutar el mantenimiento.
Para prever el comportamiento de los equipos, es necesario crear una curva proyectada de tasas de fallo potenciales, modelando el patrón de fallo esperado, que suele ser exponencial. Dado que las mediciones en línea proporcionan un gran flujo continuo de datos, pueden utilizarse varios enfoques para generar esta curva. Una ventaja adicional es la posibilidad de analizar y validar el modelo, lo que permite al sistema mejorar mediante el autoaprendizaje.
El diagnóstico en línea es una tendencia actual, ya que permite tanto el control permanente de los límites de emergencia como las previsiones basadas en información real con verificación retrospectiva.
Interpretar los resultados de los diagnósticos en línea
El concepto actual de diagnóstico es un sistema para expertos. Presenta al cliente mediciones significativas y le permite decidir los pasos siguientes. La principal variable supervisada es la carga equivalente, que se muestra en la forma de onda resultante.
Durante la evaluación, siempre es importante prestar atención a las tendencias actuales. Si la tendencia es estable o decreciente, la preocupación es menor. Sin embargo, si aumenta, incluso los pequeños cambios podrían llegar a ser críticos. Además, también debe medirse el entorno, como la temperatura ambiente, la presión atmosférica y la humedad relativa, ya que influyen en la tendencia de aumento de la carga equivalente.
Conclusión
Tanto el diagnóstico offline como el online desempeñan un papel esencial en la supervisión y predicción de la fiabilidad de los equipos eléctricos.
El diagnóstico fuera de línea, con su amplia aplicabilidad y flexibilidad, permite realizar análisis detallados durante periodos no operativos y es ideal para construir modelos predictivos. Sin embargo, requiere intervalos de prueba más cortos para mejorar la precisión.
Por otro lado, el diagnóstico en línea supervisa continuamente los equipos en tiempo real, proporcionando un flujo constante de datos que pueden utilizarse para la detección inmediata de fallos y la predicción de la vida útil. Aunque la selección de la variable de diagnóstico adecuada es crucial, los avances en las tecnologías de sensores e informática han ampliado la gama de magnitudes medibles. ModemTec ofrece el exclusivo sistema de diagnóstico PD Doctor, que permite la medición continua en línea de las descargas parciales, junto con datos medioambientales.
En última instancia, la combinación de enfoques en línea y fuera de línea permite una comprensión más completa del estado de los equipos, lo que garantiza un mantenimiento oportuno y una prolongación de la vida operativa.