Las máquinas asíncronas son máquinas empleadas en numerosas aplicaciones, y aunque suelen ser máquinas robustas, no están exentas de fallos. Por ello es importante poder detectar fallos en este tipo de máquinas, lo cual está directamente relacionado con las técnicas de mantenimiento preventivo y predictivo que se intentan implantar en la industria y que a su vez tienen un impacto importante en los costes de producción, y por ende en su competitividad.
Para implantar un sistema de mantenimiento predictivo en este tipo de máquinas es necesario monitorizar y conocer el estado de motor, midiendo señales del mismo (corriente, vibraciones, sonido, temperatura, flujo magnético), procesar y tratar estas señales, extraer patrones identificativos y con la ayuda de un sistema experto, determinar si la máquina está sana o no y, en caso de fallo, determinar cuál y con qué severidad.
En esta línea de investigación está trabajando un grupo de profesores del Dpto, especialmente relevante en el campo del desarrollo de nuevas técnicas de procesamiento de señales, en estado estacionario y transitorio, identificación de nuevos patrones de fallo, desarrollo de sistemas de diagnóstico del fallo en fase incipiente, etc.
Destacan sus colaboraciones con otros grupos de: Universidad de Guanajuato y Universidad Autónoma de Querétaro, México; Universidad Técnica Federal del Estado de Paraná, Brasil; Universidad de Coventry, R.U. y Universidad de Politécnica de Valencia.