Las particulares condiciones de funcionamiento de las baterías eléctricas utilizadas para tracción las diferencian del resto de baterías ampliamente utilizadas en aplicaciones estacionarias. Esto hace que las técnicas de mantenimiento aplicadas a las baterías de tracción deban tener en cuenta esas condiciones de funcionamiento particulares, más aún si lo que se desea es hacer un mantenimiento predictivo. Este ha sido el objetivo de la Tesis.
A partir del estudio del estado del arte de los escasos estudios y trabajos relativos al mantenimiento de baterías de tracción, la Tesis establece y justifica la adecuación de la impedancia interna de la batería como variable de diagnosis más apropiada para realizar un mantenimiento predictivo. A partir de aquí la Tesis propone y desarrolla una estrategia o metodología original de mantenimiento predictivo aplicado a este tipo de baterías. Entre las conclusiones a las que se ha llegado, muchas de ellas aportaciones originales de este trabajo, se pueden citar:
Desarrollo de una metodología de medida simultánea de módulos (conjunto de vasos de la batería) más eficiente.
Identificación de la relación entre los modos de fallo de una batería de tracción y la impedancia interna de la misma.
Justificación de que la impedancia interna de la batería es la variable de diagnosis técnicamente más adecuada para conocer el estado de la batería y, con ello, poder realizar un mantenimiento predictivo.
Desarrollo de una metodología de aplicación, incluyendo los procedimientos de realización, para la implantación de un sistema de mantenimiento predictivo de baterías de tracción.
Esta metodología ha sido probada sobre un amplio parque de baterías de tracción ferroviaria de plomo-acido. Los resultados obtenidos han confirmado las hipótesis de partida de la Tesis y las claras ventajas técnicas y económicas que proporciona esta nueva metodología de mantenimiento.
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