Design and Implementation of a Prognostic and Health Monitoring System for the Power Electronics Converter of a FEV Powertrain.
Palabras clave : 
Predictive maintenance.
Manteniemiento predicitivo.
Remaining Useful Life.
Vida útil remanente.
Semiconductores.
Prognosis.
Power electronics.
Electrónica de potencia.
Fecha incorporación: 
2016
Fecha de la defensa: 
4-jul-2016
Editorial : 
Servicio de Publicaciones. Univesidad de Navarra
Cita: 
ASTIGARRAGA, Daniel. ""Design and Implementation of a Prognostic and Health Monitoring System for the Power Electronics Converter of a FEV Powertrain"". Galarza Rodríguez, A. y Fontán Agorreta, L. (dir.). Tesis doctoral. Universidad de Navarra, 2016
Resumen
Prognostic and Health Monitoring Systems (PHMS) have increased their importance in the last years. Safety critical applications, such as: nuclear power plants, aerospace, railway or automotive industries, have found that PHMS increases overall system reliability and safety while reducing maintenance costs. The objective of PHMS is to determine the health state of the components under study, being able to predict their Remaining Useful Life (RUL) in order to implement advanced maintenance policies. This allows to further exploit component’s life before replacement. The increased number and variety of sensors introduced both in mechanical and electrical systems, together with the development of advanced algorithms for data treatment, allow the implementation of PHMS in a wide range of applications. The introduction of Fully Electric Vehicles (FEV) in the mainstream, have raised concerns on their reliability, mainly, on their electric and electronic components. Automotive industry is specially affected by system failure due to their high impact on customer’s image of the brand. In fact, the employment of Permanent Magnet Motors and Pulse Width Modulation inverters on new environments in which they have not been intensively tested, such as the automotive industry, suggests FEVs are candidates for PHMS implementation. In this work, a methodology was developed for PHMS implementation in FEV powertrain. A case study has been carried out on the power electronics converter to validate and test the methodology. The main contributions of this work are the discovery of failure precursor parameters and the prediction of the RUL of the components under study.
Los sistemas prognósticos para la predicción y monitorización del estado de salud de sistemas complejos han atraído gran interés en los últimos tiempos. Las industrias que emplean sistemas en infraestructuras críticas para la seguridad, tales como, plantas nucleares, industria ferroviaria o aeroespacial, han descubierto su potencialidad, siendo capaces de mejorar la confiabilidad y la seguridad, así como de reducir los costes asociados al mantenimiento. El principal objetivo de los sistemas prognósticos es el de determinar el estado de salud de los componentes monitorizados, permitiendo conocer la Vida Útil Remanente (VUR), para así poder implementar políticas avanzadas de mantenimiento, alejadas del clásico mantenimiento correctivo. Esto conlleva prolongar la explotación del sistema de forma segura, reduciendo los costes debidos a las paradas no programadas y aumentando la disponibilidad. El incremento en el número y la variedad de los sensores introducidos, tanto en sistemas mecánicos como eléctricos, unido al desarrollo de algoritmos avanzados para el tratamiento de datos, ha permitido la introducción de los sistemas prognósticos en variedad de aplicaciones. La irrupción del vehículo eléctrico en el mercado, ha generado incertidumbre con respecto a su fiabilidad, mayormente, en sus componentes eléctricos y electrónicos, dada la sensibilidad de la industria automovilística en este aspecto. La industria del automóvil se ve especialmente afectada por el fallo de sistemas, debido a su impacto negativo en la percepción del cliente sobre la marca. En este sentido, el empleo de tecnologías poco testadas en estas aplicaciones, tales como motores de imanes permanentes e inversores de potencia, sugieren que el vehículo eléctrico es un candidato para la aplicación de sistemas prognósticos. En el presente trabajo, se desarrolla una metodología para la implementación de sistemas prognósticos en el tren de potencia de un vehículo eléctrico. Se ha llevado a cabo un caso de estudio en un inversor de potencia, para validar y testear la metodología. Las principales contribuciones de este trabajo son: la metodología seguida, la definición y selección de variables precursoras de fallo, así como el desarrollo de algoritmos para la predicción de la vida útil remanente de los componentes bajo estudio.

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