Seminario “Supresión de frecuencia fundamental para monitoreo de condición de máquinas eléctricas y calidad de la energía”

En el marco del Programa de Doctorado en Ingeniería y Tecnologías Industrial, Informática y Civil, el miércoles 18 de junio tendrá lugar el seminario “Supresión de frecuencia fundamental para monitoreo de condición de máquinas eléctricas y calidad de la energía”. Se celebrará en el Salón de Actos del Campus del Vena de la Escuela Politécnica Superior, a partir de las 12:30 h. También podrá seguirse online, vía Microsoft Teams a través del enlace.

Impartida por el Dr. David Alejandro Elvira Ortiz esta conferencia abordará como muchos fallos y anomalías tanto en las redes eléctricas como en las máquinas que se conectan a ellas pueden ser detectados mediante un análisis del espectro de las señales eléctricas. No obstante, la alta energía asociada a la componente fundamental de frecuencia dificulta este análisis pues no permite observar componentes espectrales de poca energía y esconde la existencia de anomalías. Mediante el uso de algoritmos bio inspirados es posible estimar una señal sinusoidal con las mismas características de amplitud, frecuencia y fase de la componente fundamental de cualquier señal eléctrica de modo que pueda suprimirse para realizar un mejor análisis de las componentes espectrales no deseadas. Mediante este método se ha podido aumentar la eficiencia en la detección de fallos en motores de inducción, así como determinar la existencia de problemas de calidad de la energía demostrando que es una herramienta útil en el área del monitoreo de condición.

David Alejandro Elvira Ortiz 

Recibió el título de Doctor en Mecatrónica por la Universidad Autónoma de Querétaro, México en 2019. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores nivel 1, avalado por la Secretaría de Ciencia, Humanidades, Tecnología e Innovación de México. Actualmente, es profesor titular de tiempo completo en la Universidad Autónoma de Querétaro. Sus áreas de investigación incluyen el procesamiento digital de señales para el monitoreo y diagnóstico de sistemas electromecánicos, así como la gestión energética enfocada a energías renovables.