Sistema inteligente aplicado na estimativa do torque de carga e da eficiência em motores de indução trifásicos

Resumo

Os motores de indução trifásicos (MIT) com rotor gaiola de esquilo ainda figuram como as principais máquinas elétricas no meio industrial. Tais equipamentos são empregados em larga escala nas mais diversas aplicações, e muitas vezes estão operando em condições de baixo conjugado de carga, ou seja, subdimensionados, ou mesmo acima das especificações recomendadas pelos fabricantes, portanto, superdimensionados. Nas últimas décadas, inúmeros trabalhos dedicaram-se ao estudo e ao desenvolvimento de novas técnicas capazes de estimar não apenas o torque de carga, mas também o rendimento dos MIT´s. Todavia, as soluções do estado da arte ainda oferecem algumas limitações importantes, como a necessidade de acoplamento mecânico de um torquímetro ao eixo do motor, o uso de modelos matemáticos complexos e/ou o conhecimento dos parâmetros que compõem o circuito elétrico equivalente da máquina. Ademais, tais estudos não levam em conta o fato de que o MIT possa operar alimentado abaixo, ou acima, da sua tensão nominal, bem como em situações de avarias, como o rompimento das barras que formam a estrutura rotórica do motor. Neste sentido, o presente trabalho de pesquisa propõe uma abordagem inteligente, formada por ao menos uma técnica de inteligência artificial e que seja capaz de estimar o torque e o rendimento de um MIT em tempo real, a partir de um hardware e software dedicados. A proposta consiste também em investigar as variações de torque de carga no eixo do motor, quando submetido a flutuações na sua tensão de alimentação (sub e sobretensão), e também na condição de barras rompidas com o anel de curto-circuito do rotor. A validação do presente estudo será realizada a partir dos dados experimentais coletados do aparato a ser montado, sendo este formado por um motor trifásico de 7.5kW, um freio dinâmico por correntes parasitas (Foucault), uma célula de carga e um variador de tensão. (AU)