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Estimación de la fiabilidad de los motores de CC con escobillas sin núcleo

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Los motores de CC sin escobillas convierten la energía eléctrica en energía mecánica y son ideales en aplicaciones de alto rendimiento que requieren baja fricción, baja tensión de arranque, alta eficiencia, buena disipación térmica y características de par-velocidad lineal.

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INTRODUCCIÓN

Los motores de CC sin escobillas convierten la energía eléctrica en energía mecánica y son ideales en aplicaciones de alto rendimiento que requieren baja fricción, baja tensión de arranque, alta eficiencia, buena disipación térmica y características lineales de par-velocidad. El diseño del motor de CC sin escobillas en miniatura consiste en un rotor sin núcleo (bobina autoportante) combinado con un sistema de conmutación de metal precioso o de cobre de carbono y con imanes de tierras raras o de Alnico.

Los motores de CC sin escobillas se utilizan en dispositivos cada vez más avanzados que exigen una mayor densidad de potencia en paquetes más pequeños, como las bombas de insulina y de infusión, así como los dispositivos de suministro biológico. Dado que la fiabilidad de los motores es especialmente importante para los fabricantes, este artículo técnico ilustra los pasos del método de análisis de Weibull para predecir la vida útil de los motores de CC sin escobillas. El análisis de Weibull estima la vida útil esperada de un motor mediante un complejo modelo matemático que se basa en los resultados de las pruebas de unas pocas muestras de motor en condiciones de aplicación simuladas.(Figura 1)

LA CURVA PAR-VELOCIDAD DE UN MOTOR DE CORRIENTE CONTINUA SIN ESCOBILLAS

Las características de un motor de CC están representadas por la curva de par-velocidad del motor. El gráfico de la figura 2 de un motor de CC de escobillas sin núcleo con conmutación de metales preciosos muestra el par en el eje X y la velocidad en el eje Y.

La línea de par máximo continuo representa el límite térmico del funcionamiento continuo del motor en condiciones normales. La región a la izquierda de la línea de par máximo continuo representa la zona de funcionamiento continuo, mientras que la región a la derecha representa la zona de funcionamiento intermitente. En la zona intermitente, el motor puede funcionar durante un tiempo limitado por la constante de tiempo térmica y el nivel de par desarrollado. A medida que el motor se acerca al par máximo nominal, la duración del funcionamiento se reduce. Cualquier operación por encima del límite de par continuo también se ve afectada por el ciclo de trabajo global.

Los factores críticos de diseño del motor que definen la fiabilidad en varios puntos de carga también se muestran en la Figura 2. La fiabilidad en los puntos de carga de alta velocidad (1 y 4) es una función del diseño de la conmutación y los rodamientos, mientras que la fiabilidad en los puntos de carga de par continuo máximo (3 y 6) es una función de su diseño térmico. La fiabilidad en cualquier punto del lado derecho de la línea de par máximo continuo es función tanto del diseño térmico como del mecánico. La línea de la curva que muestran los puntos 1, 2 y 3 muestran el 95% de la potencia continua máxima, mientras que los puntos 4, 5 y 6 muestran el 70% de la potencia continua máxima. El funcionamiento al 70% de la potencia continua máxima dará lugar a una mayor fiabilidad que el funcionamiento al 95% de la potencia continua máxima.

METODOLOGÍAS PARA ESTIMAR LA FIABILIDAD

Con la creciente demanda de velocidades más altas de un motor de CC miniatura sin núcleo, también aumenta la tensión en su sistema de conmutación o en el diseño de los rodamientos. El aumento de la exigencia de par máximo también incrementa la tensión en el diseño térmico y mecánico de varios subconjuntos del motor, lo que demuestra que la fiabilidad del motor varía cuando funciona a diferentes puntos de carga (combinaciones de par y velocidad).

Identificación de los requisitos de la aplicación y plan de pruebas

Es importante comprender los puntos de carga de la aplicación y el perfil de movimiento, como los requisitos de par-velocidad a lo largo del tiempo con la dirección de rotación, el entorno en el que funciona la aplicación (temperatura, humedad, vibración, etc.) y la esperanza de vida del motor. La mayoría de los fabricantes de equipos tienen criterios específicos en cuanto a la vida útil del producto que desarrollan, que está ligada a su garantía. La vida útil de un motor está en función de la vida útil prevista del producto.

La fiabilidad se suele estimar probando algunas muestras en un laboratorio que reproducen las condiciones reales de funcionamiento de la aplicación. Para probar estas condiciones, se monta un motor de muestra en un dispositivo, se carga con un freno de corrientes parásitas o de histéresis electromagnética y se conecta a un generador de funciones. El freno aplica un par constante al eje de salida del motor mientras el generador de funciones crea las características de par-velocidad-tiempo requeridas, y luego carga el motor en consecuencia. La configuración de las pruebas está diseñada para ajustarse a las especificaciones del cliente.

Lo ideal es probar entre 5 y 30 muestras, lo que depende de la disponibilidad del motor, la precisión de los datos requerida y las capacidades de la instalación de pruebas. Cuantos más motores se prueben, mayor será el nivel de confianza de la vida útil prevista del motor.

Pruebas de fiabilidad y análisis de Weibull

Las pruebas de fiabilidad se realizan en cada motor en los puntos de carga, ciclo de trabajo y condiciones ambientales definidos. Las pruebas están diseñadas para determinar el punto de fallo del motor, con los criterios de fallo claramente definidos antes de iniciar la prueba. Los fallos pueden detectarse al observar un aumento repentino de la corriente absorbida, sobrecalentamiento, ruido y vibraciones elevados o fallos mecánicos; por lo tanto, un ingeniero de fiabilidad necesita medir los parámetros continuamente para detectar cambios con respecto a los datos de referencia.

Una vez recogidos los datos del tiempo hasta el fallo (TTF) de todas las muestras (se recomiendan los datos de al menos tres muestras), los puntos de datos de los fallos se analizan mediante el método de Weibull. Los gráficos de distribución de Weibull se utilizan ampliamente para estimar la fiabilidad, ya que el análisis se basa en una distribución genérica de datos que puede utilizarse para todo tipo de fallos (es decir, decreciente, constante o creciente) en función del valor beta.

Una distribución de Weibull puede representarse mediante una línea (apéndice) en un gráfico de probabilidad de Weibull o en un papel logarítmico donde el eje Y representa la tasa de fallos o la falta de fiabilidad y el eje X representa el tiempo hasta el fallo. La pendiente de esta distribución o línea se denomina parámetro de forma (β). La intercepción de esta línea con el eje X se utiliza para calcular el parámetro de escala o vida de las características (η). La vida de las características es la vida al 63,2% del fallo.(Figura 3)

El gráfico de Weibull puede dar como resultado que la vida del motor caiga en una de las tres regiones distintas, a menudo llamada la famosa curva de la bañera. Si β <1 entonces los fallos son fallos infantiles, este tipo de fallos se pueden atribuir a problemas de fabricación como malas soldaduras, alto juego axial, precarga errónea, etc. Si β = 1 entonces la tasa de fallos es constante y se denominan fallos aleatorios. Esta es la vida a la que apuntamos principalmente. Si β >1 los fallos son de desgaste o de vida útil y aumentan con el tiempo.

Estimación de los parámetros de la distribución de Weibull

El enfoque tradicional para realizar un análisis de Weibull es el método de trazado, que comienza con la evaluación inicial de los datos disponibles. Los tiempos de fallo individuales se clasifican en función del número de fallos y suspensiones observados, tras lo cual se trazan en papel de probabilidad de Weibull. A continuación, se puede trazar una línea de mejor ajuste a través de los puntos de datos, lo que permite a los analistas determinar el ajuste de la distribución a los datos. La línea de mejor ajuste revelará la vida característica de los motores (η) y determinará si la tasa de fallos cambia con el tiempo (pendiente = β).

Con el fin de acomodar la manipulación de la CDF (Función de Densidad Acumulativa) de Weibull F(t) en forma lineal (y=mx+b), el eje y del papel de proababilidad de Weibull está en una escala de logaritmo natural, y el eje x está en una escala de logaritmo natural simple.

Para una mejor comprensión, discutiremos un caso en el que cinco motores de corriente continua de 16 mm de tamaño se prueban al 70% de potencia y a la velocidad máxima (punto 4 de la curva de velocidad-par), y todas las unidades de prueba se probaron hasta el fallo con sus tiempos de fallo registrados. Los tiempos de fallo registrados son 1488, 2304, 1224, 2304 y 2976 horas. Los tiempos de fallo deben ordenarse de forma creciente para calcular su rango medio, que se utilizará para trazar los puntos de datos en el documento de probabilidad.

El propósito de clasificar los fallos individuales es determinar los valores de las coordenadas y para el gráfico de Weibull. Los valores de las coordenadas x, por otro lado, son simplemente los tiempos en los que se produjeron los fallos individuales.

Encontrará todos los detalles y cifras en www.portescap.com