Anais do XX Congresso Brasileiro de Automática
Belo Horizonte, MG, 20 a 24 de Setembro de 2014
CARACTERIZAÇÃO TÉRMICA DE MOTOR DE INDUÇÃO MONOFÁSICO OPERANDO EM
CONDIÇÕES DE DISTÚRBIOS DA QEE
GILVAN CUNHA1, EDUARDO F. SIMAS FILHO1, DANIEL BARBOSA1,2
1
Departamento de Engenharia Elétrica, Universidade Federal da Bahia
Rua Aristides Novis, 02, Federação, Salvador, Bahia
2
Mestrado em Energia, Universidade Salvador (UNIFACS)
Alameda das Espatódias, 912, Caminho das Árvores, Salvador, Bahia
E-mails: [email protected], [email protected],
[email protected]
Abstract  Electrical power quality disturbance may affect electrical equipment in different ways. An important aspect is the
operational temperature increase that may occur as an effect of poor power quality in the electrical network. Considering particularly the electrical machines, higher temperatures may contribute to faster aging of the windings insulation and consequently
shortens the machine operational lifetime. The purpose of this work is to observe the thermal characteristics monophasic induction motors when there are power quality disturbances on the supply power network. For controlled production of the electrical
disturbs, a programmable AC power source was applied. The motor was supplied with AC voltages with variations on the RMS
and frequency values and with harmonic distortion. Mathematical models, including one based on an artificial neural network,
were proposed for the temporal variation of the motor temperature in the different considered cases
Keywords  Electrical Power Quality, Electrical Machines, Thermal characterization, Artificial Neural Networks.
Resumo  Problemas da qualidade da energia elétrica podem afetar os equipamentos elétricos de diferentes maneiras. Um aspecto importante é a elevação da temperatura, que pode acontecer em decorrência da existência de distúrbios na rede elétrica.
Considerando especificamente as máquinas elétricas, o aumento da temperatura pode ocasionar problemas como a deterioração
da isolação e a diminuição da vida útil. Desta forma, o objetivo deste trabalho é observar o comportamento térmico de motores
de indução monofásicos quando alimentados por uma tensão sujeita a distúrbios da qualidade da energia. Para produção controlada dos distúrbios foi utilizada uma fonte AC programável. Foram aplicados no motor os seguintes distúrbios: variações no valor eficaz, variações na frequência e presença de harmônicos. Ao final são propostos modelos, incluindo um baseado numa rede
neural artificial, para a variação temporal da temperatura do motor nos diversos casos analisados.
Palavras-chave  Qualidade da Energia Elétrica, Máquinas Elétricas, Caracterização Térmica, Redes Neurais Artificiais.
1
zação térmica de motores de indução trifásicos quando submetidos a distúrbios da qualidade da energia
elétrica (QEE), especialmente para motores instalados em embarcações. O trabalho de Gnacinski et al.
(2008) propõe o uso de um “fator de qualidade térmico” para motores de indução alimentados por tensões com distúrbios da qualidade da energia, enquanto que os artigos de Gnacinski (2009) e Gnacinski et
al. (2009) apresentam os aspectos teóricos e experimentais, para proporem limites regulatórios para o
efeito de distúrbios da QEE na temperatura de motores de indução trifásicos instalados em embarcações.
Em uma linha correlata, Romo et al. (1998) avalia o comportamento de máquinas de indução quando
acionadas por sistemas eletrônicos (como inversores
de fonte de tensão), visto que estes podem produzir
um significativo conteúdo harmônico.
Nesse contexto, o presente trabalho objetiva a
caracterização térmica de motores de indução monofásicos, uma vez que estas máquinas são utilizadas
em diversas aplicações comerciais e residenciais
(Fitzgerald et al., 2003). Para realizar de modo controlado os ensaios no motor monofásico, uma fonte
AC programável foi utilizada para produzir os distúrbios de QEE, com destaque à distorção harmônica e
Introdução
As máquinas de indução são amplamente utilizadas em aplicações industriais, comerciais e residenciais por apresentarem características interessantes,
como a robustez e a longa durabilidade (Fitzgerald et
al., 2003). Entretanto, estes equipamentos operam
adequadamente apenas quando alimentadas com a
tensão senoidal de frequência e de valor eficaz apropriado.
Assim, distúrbios na tensão de alimentação da
rede elétrica podem resultar em problemas, como o
aumento das perdas e o consequente aumento da
temperatura. A elevação da temperatura dos enrolamentos, por sua vez, pode acarretar uma deterioração
precoce da isolação da máquina, contribuindo para
reduzir a vida útil do equipamento (Gnacinski, 2008).
Segundo Wilamowski e Irwin (2011), por exemplo, o
aumento em 20ºC na temperatura dos enrolamentos
de um motor classe B pode provocar uma redução de
até 70% na sua vida útil.
Em face da importância do tema, alguns trabalhos foram conduzidos na literatura para a caracteri-
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as variações nos valores nominais de frequência e de
amplitude. Ao final são propostos dois modelos para
o comportamento térmico do motor utilizado, um
modelo que utiliza uma aproximação analítica e outro
que utiliza uma rede neural artificial. Uma possível
aplicação para a modelagem do comportamento térmico proposta é um sistema de supervisão e gerência
centralizado, no qual essa informação pode ser útil no
monitoramento e controle das máquinas de indução.
com o tempo total de ocorrência: fenômenos de curta
duração e fenômenos de longa duração.
Neste trabalho, o interesse maior é nos fenômenos de longa duração, pois sua influência na temperatura de motores é mais acentuada, se comparados aos
de curta duração.
2.2 Motores de Indução Monofásicos
O motor de indução monofásico (MIM) está enter os mais utilizados em aplicações residenciais,
principalmente devido ao fato de que não há contato
elétrico entre o rotor e o estator, o que confere ao tal
motor robustez e baixa manutenção, sendo este utilizado em vários equipamentos, como: refrigeradores,
condicionadores de ar, bombas, máquinas de lavar,
etc.
Desta forma, o conhecimento do seu comportamento frente aos diferentes fenômenos de QEE se faz
necessário, com destaque àquelas que podem elevar
rapidamente a temperatura dos MIM’s, uma vez que
este resultado está associado ao aumento das perdas
por efeito joule.
Assim, a obtenção analítica da caracterização
térmica de um motor requer o conhecimento detalhado de toda sua estrutura física (dimensões externas e
internas, características dos materiais utilizados, coeficientes de acoplamento térmico, etc), que na maioria das aplicações, estas informações não estão disponíveis para os usuários.
Entretanto, foi demonstrado em Bulgarelli
(2006) que a temperatura de um MIM apresenta uma
relação aproximadamente de primeira ordem com a
corrente de alimentação. A corrente do rotor (em A)
pode ser calculada por (Fitzgerald et al., 2003):
2 Revisão Bibliográfica
2.1 Distúrbios da Qualidade da Energia Elétrica
Os problemas na QEE fornecida existem há bastante tempo, porém, mais recentemente (a partir da
década de 1980), eles vêm sendo tratados de forma
sistêmica (Dugan et al., 2012). Atualmente, consumidores industriais e residenciais têm demonstrado interesse na QEE, pois os novos equipamentos eletrônicos podem ser bastante sensíveis a estes distúrbios.
Por outro lado, em alguns casos, os equipamentos
eletrônicos (como retificadores e inversores) são
também responsáveis pela geração dos distúrbios da
QEE.
Formalmente, um distúrbio da QEE pode ser definido como qualquer condição de operação da rede
elétrica que produz tensões ou correntes que desviam
das características nominais (Dugan et al., 2012).
Entre os principais distúrbios da QEE pode-se mencionar:
• variações no valor eficaz;
• variações de frequência;
• distorções na forma de onda;
• ruídos;
• fenômenos impulsivos;
• etc.
I 2 ( s) 
As distorções na forma de onda podem ser classificadas como nível CC, harmônicos (presença de
componentes de frequência múltiplos da fundamental), inter-harmônicos (presença de componentes de
frequência não múltiplos da fundamental) e “notching” (presença de transitórios de curta duração
periódicos provocados por chaveamento de cargas)
(Dugan et al., 2012).
Numa tentativa de minimizar os problemas da
QEE nos sistemas elétricos, diversas normas e recomendações foram criadas como a IEEE Standard
519, IEEE Standard 1159 e a IEC 61000-3-2 (IEEE,
1994; IEEE, 1995; IEC, 2009), em âmbito internacional, e o Módulo 8 dos Procedimentos de Distribuição de Energia Elétrica no Sistema Elétrico Nacional
(PRODIST) da Agência Nacional de Energia Elétrica
(ANEEL) (ANEEL, 2010).
É importante salientar que os distúrbios associados à QEE são usualmente classificados de acordo
E2
2
 R2 
2
   1L2 
 s 
(1)
sendo: os índices 1 e 2 referidos respectivamente ao
estator e rotor, E2 a tensão induzida pelo fluxo de
entreferro (em V), R2 a resistência de rotor (em Ω),
w1 a frequência induzida pelo fluxo de entreferro (em
rad/s), L2 a indutância do rotor (em H) e s o escorregamento.
Da análise da Equação (1), percebe-se que a corrente do rotor é variável com o fluxo do entreferro e
com a frequência. O fluxo do entreferro (em Wb)
pode ser definido por:
E2 
km
k
(2)
na qual: os índices 1 e 2 referem-se respectivamente
ao estator e rotor, k e m k são constantes relativas ao
número de espiras do motor e w a frequência (em
rad/s).
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indicada para máquinas com isolação classe B, que é
40ºC (ABNT, 2003).
As características dos distúrbios utilizados neste
trabalho foram escolhidas considerando as recomendações do PRODIST (2010). Por exemplo, o valor
eficaz da tensão de alimentação foi variado entre 1,05
e 0,95 pu (correspondendo, respectivamente a sobretensão e a sub-tensão). Os valores da frequência do
sinal senoidal foram variados em ±2 Hz.
Para o sinal com distorção harmônica, foi utilizado um perfil típico de um retificador controlado,
uma vez que estes dispositivos estão cada vez mais
presentes em diversas fontes de alimentação CC controladas. Especialmente em residências, estas fontes
estão presentes em computadores, carregadores de
celulares, televisores e outros eletrodomésticos que
operam internamente com tensão contínua. Para uma
carga predominantemente indutiva, os componentes
harmônicos de ordem n da corrente exigida por um
retificador controlado são descritos na equação 3:
3 O Procedimento Experimental
Para realização do experimento, uma fonte de
alimentação arbitrária da Pacific Power Source, modelo 120ASX-UPC1, foi utilizada para alimentar um
motor de indução monofásico presente no laboratório, uma vez que esta simula eventos transitórios consecutivos da qualidade da energia elétrica (Pacific,
2011). Além da fonte, um microcomputador foi utilizado para monitorar a temperatura do motor por meio
de um circuito microcontrolado auxiliar. Um diagrama do setup experimental é mostrado na Figura 1.
Os dados do motor de indução monofásico utilizado nos ensaios estão listados na Tabela 1. Para
caracterização térmica do motor foram realizados
ensaios a vazio e com o rotor bloqueado.
In 
Figura 1. Diagrama do setup experimental utilizado.
(3)
na qual: d I é o valor médio da corrente na carga.
Para caracterização térmica do motor foram realizados dois tipos de ensaios, o ensaio a vazio e o
ensaio a rotor bloqueado.
Tabela 1. Características do motor de indução utilizado no ensaio.
Tensão nominal
Potencia
Frequência nominal
Corrente nominal
Velocidade nominal
AFS
Isolação
Polos
2 2I d
n
110/220 V
1/8 CV
60 Hz
3,8/1,9 A
3510 rpm
4,0/2,0
B
2
A medição da temperatura foi realizada por meio
de um sensor LM35 conectado a um microcontrolador, uma vez que este dispositivo apresenta saída
linear entre 0 e 50mV para valores de temperatura,
respectivamente, entre 0°C e 50°C. O microcontrolador utilizado opera com 10 bits, tem portas de entradas analógicas com taxa de amostragem de até 16
Mhz e portas de comunicação USB. O microcontrolador foi conectado a um microcomputador e os dados obtidos foram gravados usando o software
MATLAB (Mathworks, 2013). As Figuras 2 e 3 mostram as fotos do setup experimental completo e o
detalhe do ponto de conexão do sensor de temperatura ao motor, respectivamente. É importante salientar
que o local de fixação do LM35 foi escolhido por
estar próximo à parte interna do motor e, consequentemente, ter um melhor acoplamento térmico.
No procedimento experimental realizado foram
considerados individualmente três tipos de distúrbios
da QEE (variações de frequência, valor eficaz e poluição harmônica), que foram mantidos até a temperatura externa da máquina atingir 36ºC. Este valor limite foi escolhido considerando uma folga de 10% em
relação ao valor da temperatura externa de operação
Figura 2. Setup experimental utilizado.
Figura 3. Detalhe do local de conexão do sensor de temperatura no
motor.
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É possível verificar que os distúrbios relacionados à sobre-frequência e sub-tensão retardam a elevação da temperatura em relação à onda sem distúrbios. Por outro lado, os outros tipos de distúrbios
(sub-frequência, sobre-tensão e distorção harmônica)
aceleram a elevação da temperatura.
Na Tabela 2 são mostrados os intervalos de tempo para os quais a máquina atingiu a temperatura de
36ºC (em valores absolutos e relativos à alimentação
com a referência senoidal). Pode-se perceber que, o
caso mais grave para a aceleração do aquecimento do
motor foi quando a tensão de alimentação possuía
distorção harmônica. Neste caso, comparativamente,
o motor levou apenas 80% do tempo para atingir a
temperatura de referência (acelerou em 20% o aquecimento da máquina). Outro caso importante foi
quando o motor operou alimentado com sobretensão. Para esta configuração, o aquecimento foi
acelerado em 17%.
4 Resultados
No caso do ensaio a vazio, para o motor monofásico em questão, é apresentada na Figura 4 uma comparação entre a evolução temporal da temperatura do
motor quando alimentado por tensões com cinco tipos de distúrbios. Os gráficos estão sempre comparados ao resultado obtido com a referência senoidal (na
tensão e frequência nominais).
(a)
Tabela 2. Resumo dos resultados obtidos no ensaio a vazio.
Características da
tensão de
alimentação
Referência
Senoidal
Sub-frequência
Sobre-tensão
Harmônicos
Sobre-frequência
Sub-tensão
(b)
Tempo em segundos para o motor
atingir 36ºC
Tempo relativo à
referência senoidal
2811
1,00
2696
2324
2238
3128
4224
0,96
0,83
0,80
1,11
1,50
De modo semelhante foram conduzidos os ensaios a rotor bloqueado. Os resultados obtidos para
estes ensaios são mostrados na Tabela 3. Pode-se
verificar que, de modo semelhante ao ensaio a vazio,
quando o motor é alimentado com sub-frequência,
sobre- tensão e distorção harmônica há uma aceleração do aquecimento. Convém notar também que, o
efeito é menos acentuado para o ensaio a rotor bloqueado (a maior aceleração do aquecimento foi da
ordem de 7%). Isso pode ser decorrente das características do próprio ensaio, que ao forçar a máquina
contribui para a elevação rápida da temperatura.
(c)
(d)
Tabela 3. Resumo dos resultados obtidos no ensaio a rotor bloqueado.
Características da
tensão de
alimentação
Referência
Senoidal
Sub-frequência
Sobre-tensão
Harmônicos
Sobre-frequência
Sub-tensão
(e)
Figura 4. Evolução temporal da temperatura do motor num ensaio
a vazio quando a alimentação apresenta (a) sub-frequência (b)
sobre-tensão (c) harmônicos (d) sobre-frequência (e) sub-tensão.
2833
Tempo em segundos para o motor
atingir 36ºC
Tempo relativo à
referência senoidal
301
1,00
296
288
281
326
317
0,98
0,96
0,93
1,08
1,05
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Para a caracterização do comportamento térmico
da máquina foram utilizados dois modelos. Inicialmente foi empregado um modelo logarítmico, o qual
melhor se adequa ao tipo de equação obtida, sendo a
temperatura T definida como uma função temporal
do tipo:
T   log(t )  T0
na qual os parâmetros
 e T0
comportamento térmico da máquina de indução, do
que os modelos logarítmicos. Para cada condição de
distúrbio foi treinada uma rede neural diferente. Os
gráficos mostrados (Figuras 7 e 8) são referentes às
amostras do conjunto de teste (para o treinamento da
rede neural os dados disponíveis foram divididos
igualmente nos conjuntos de treino, teste e validação).
A rede neural utilizada (para todos os casos
apresentados) apresentava duas camadas, sendo a
camada escondida com quatro neurônios e a camada
de saída com um neurônio (o número de neurônios da
camada escondida foi escolhido após testes exaustivos variando-se este parâmetro). Foram realizados
testes variando-se também outros parâmetros de treinamento da rede neural como número máximo de
épocas e critério de parada. Foi observado que em
todas as inicializações o treinamento era finalizado
por atendimento ao critério de parada (erro médio
quadrático do conjunto de treinamento menor que
0,001).
A Tabela 4 apresenta uma comparação entre os
dois modelos propostos para o comportamento térmico da máquina de indução. Pode-se observar que os
modelos neurais apresentaram resultado superior para
todos os casos considerados (para a rede neural foram mostrados os resultados do conjunto de teste).
Deste modo, é possível utilizar os modelos propostos para prever o comportamento da máquina de
indução monofásica quando alimentada por tensões
com distúrbios da qualidade da energia. Esta informação pode ser utilizada por um sistema de gerência
de equipamentos, contribuindo para aumentar a vida
útil do motor.
(4)
foram obtidos para
cada caso, usando a técnica de mínimos quadrados.
Os resultados obtidos com a aplicação da Equação 4 são mostrados nas Figuras 5 e 6. Pode-se observar que para alguns casos a aproximação representa de modo razoável os dados medidos (como por
exemplo para a alimentação do motor com subtensão), mas na maioria dos casos o modelo proposto
não é capaz de aproximar adequadamente o comportamento térmico do motor.
(a)
(b)
(a)
(c)
Figura 5. Aproximação logarítmica vs valor medido, no ensaio a
vazio, para (a) alimentação senoidal, (b) alimentação com subfrequência e (c) alimentação com sobre-tensão.
(b)
Visando uma melhor representação dos perfis de
temperatura da máquina, foi utilizada uma modelagem mais sofisticada utilizando redes neurais artificiais. Para isso, redes neurais tipo perceptron de múltiplas camadas (MLP) foram treinadas para aproximar
os dados medidos (Haykin, 2008). Assim como os
modelos analíticos, a entrada da rede neural é a duração (em segundos) do distúrbio da QEE. A saída alvo
é o valor medido da temperatura. As Figuras 7 e 8
ilustram os resultados obtidos.
Pode-se observar que os modelos obtidos com as
redes neurais são muito mais representativos para o
(c)
Figura 6. Aproximação logarítmica vs valor medido, no ensaio a
vazio, para (a) alimentação com sinal com harmônicos, (b) alimentação com sobre-frequência e (c) alimentação com sub-tensão.
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Tabela 4. Erro quadrático médio (em ºC) obtido nas modelagens
do comportamento térmico do motor para as diversas características da tensão de alimentação considerando o ensaio a vazio.
Características
da tensão de
alimentação
Referência
Senoidal
Sub-frequência
Sobre-tensão
Harmônicos
Sobre-frequência
Sub-tensão
Aproximação
logarítmica
Aproximação
com a rede neural
0,1643
0,0120
0,2131
0,2625
0,2790
0,2258
0,1231
0,0045
0,0112
0,0057
0,0041
0,0015
sico. Foi verificado que os distúrbios contribuem de
modo distinto para a mudança de temperatura da máquina. Alguns distúrbios como a presença de harmônicos, a sub-frequência e a sobre-tensão contribuem
para a elevação da temperatura. Por outro lado, a
ocorrência de sobre-frequência e a sub-tensão acabam retardando o aquecimento do motor. Em trabalhos futuros, será investigado o efeito térmico decorrente da alimentação da máquina considerando a
existência simultânea de mais de um distúrbio. Deseja-se também, estender a metodologia proposta para
outras máquinas e diferentes condições de operação
(com variações da carga mecânica).
(a)
(a)
(b)
(b)
(c)
Figura 7. Aproximação usando uma rede neural vs valor medido para (a) alimentação senoidal, (b) alimentação com subfrequência e (c) alimentação com sobre-tensão.
(c)
Figura 8. Aproximação usando uma rede neural vs valor medido para (a) alimentação com sinal com harmônicos, (b) alimentação com sobre-frequência e (c) alimentação com sub-tensão.
5 Conclusão
Os distúrbios da qualidade de energia elétrica estão cada vez mais frequentes em instalações industriais, comerciais e residenciais. Este trabalho avaliou o
efeito de alguns destes distúrbios (mais especificamente variações de frequência, variações do valor
eficaz e presença de distorção harmônica) no comportamento térmico de um motor de indução monofá-
Agradecimentos
Os autores agradecem à FAPESB pelo apoio financeiro concedido para a execução deste trabalho.
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