Modelagem de um Motor de Indução Trifásico
Acionado com Tensões Desequilibradas por meio de
Redes Neurais Artificiais
José E. A. de Oliveira*, Paulo J. A. Serni*, José A. C. Ulson*, André L. Andreoli*
Paulo R. de Aguiar*, Alessandro Goedtel+
*
Universidade Estadual Paulista, Departamento de Engenharia Elétrica
Av. Eng. Luiz Edmundo C. Coube, 14-01, Bauru, SP, 17033-360
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Resumo - Este artigo propõe a modelagem do comportamento de
um motor de indução trifásico de 01 cv alimentado com de
tensões desequilibradas por meio de redes neurais artificiais
(RNA). A utilização de modelos convencionais para a
modelagem de motores de indução trifásicos operando com
alimentação desequilibrada impõe resultados aquém dos
esperados e a obtenção de modelos adequados apresentam
grande complexidade e devem contemplar assimetrias e não
linearidades. Nesse contexto, a utilização de ferramentas
inteligentes, mais especificamente redes neurais artificiais, reduz
substancialmente a tarefa de modelagem permitindo a utilização
sob condições de assimetrias e não linearidades. Assim, uma
bancada de testes foi construída para a aquisição dos dados
experimentais, treinamento e validação da uma RNA que
modela a relação entre as tensões e correntes em cada fase e a
potência no eixo. Os resultados da RNA foram confrontados
com resultados de um modelo dinâmico e os resultados indicam
que a modelagem proposta apresenta grande potencial para
estudo de motores de indução trifásicos operando alimentação
desequilibrada.
I.
Outro fator que causa o aparecimento do desequilíbrio de
tensão é a existência, nos sistemas de distribuição, de cargas
monofásicas distribuídas inadequadamente, ou consumidores
alimentados de forma trifásica que possuem uma má
distribuição de carga em seus circuitos internos.
Isto gera correntes elétricas desequilibradas no circuito,
fazendo surgir tensões também desequilibradas.
O desequilíbrio de tensão também pode surgir devido à
existência de linhas de transmissão mal transpostas, onde as
características elétricas destas linhas, como a impedância, não
são uniformes no seu percurso, ou também por
transformadores com enrolamentos não simétricos, entre
muitas outras causas
INTRODUÇÃO
Em um sistema elétrico trifásico, os valores associados às
grandezas de tensão ou corrente elétrica, podem ser alterados
em função de muitos fatores. Pode-se destacar quatro tipos de
perturbações que podem ser produzidas nos sinais de tensão
ou corrente elétricas: a perturbação na amplitude da tensão, a
perturbação na freqüência do sinal, a perturbação na forma de
onda do sinal e o desequilíbrio de tensão ou corrente elétrica
em sistemas trifásicos.
O desequilíbrio de tensão em um sistema elétrico
trifásico é uma condição onde as tensões entre as fases
apresentam módulos diferentes entre si, ou defasagem angular
diferentes de 120° elétricos ou, ainda, as duas condições
simultaneamente.
A presença de cargas trifásicas desequilibradas, como
fornos de indução e a arco, conectadas a um sistema trifásico
causa um desequilíbrio de tensão, uma vez que as correntes
absorvidas nas três fases não são simétricas, isto é, não são
iguais em módulo nem tão pouco defasadas de 120° [1].
Fig. 1. Pulsações no Torque Eletromagnético para um Motor de Indução
Trifásico de 1 cv alimentado com tensões desequilibradas: Va = 111,51 V,
Vb = 136,71 V, Vc = 125,13 V e Torque de Carga = 2,82 N.m.
Os efeitos provocados por um sistema elétrico com a
presença de desequilíbrios de tensão estão associados ao
sobreaquecimento, mau funcionamento e/ou falhas dos
dispositivos de proteção, solicitação do isolamento e redução
da vida útil.
Assim, o desequilíbrio de tensão pode provocar
problemas indesejáveis na operação de equipamentos, dentre
os quais podemos destacar os motores de indução trifásicos,
em função da importância destas cargas em ambientes
industriais.
Para as analises dos efeitos de tensões desequilibradas
aplicadas a um motor de indução, considera-se os efeitos
V.
ANÁLISE DOS RESULTADOS
Nas simulações utilizando-se o modelo dinâmico obtevese para o torque eletromagnético uma pulsação em regime
permanente como pode ser observado na Fig. 1, sempre que o
motor foi alimentado com tensões desequilibradas. Em outras
análises contatou-se que esta oscilação tem uma freqüência de
120 Hz, determinada pelas componentes de seqüência inversa
presentes nas tensões desequilibradas do estator.
Uma das grandes dificuldades enfrentadas nas
modelagens está relacionada com a obtenção das correntes de
cada fase nas simulações, o que pode ser constatado através
dos resultados apresentados na Tabela II.
O comportamento do torque eletromagnético apresentado
na Fig. 8 possibilita uma informação preliminar do
comportamento do motor quando alimentado através de
tensões desequilibradas. A curva B demonstra que o torque de
carga é vencido, porém com uma diminuição na velocidade
do eixo, comparativamente com a operação com tensão
equilibrada obtida na curva A. Este comportamento também
foi reproduzido nos resultados experimentais.
Uma preocupante constatação relativa ao comportamento
da temperatura dos enrolamentos do estator foi verificada
quando da operação com tensões desequilibradas. Nos
ensaios optou-se por uma análise, decorridos apenas 20
minutos, com o objetivo de preservar os enrolamentos.
Numa situação de aplicação do motor operando com
tensões desequilibradas é fundamental a atuação de um relé
de sobrecorrente para o desligamento da alimentação do
motor ou de sondas térmicas localizadas próximas dos
enrolamentos do estator.
VI.
CONCLUSÕES
Na modelagem utilizando redes neurais artificiais
obteve-se um comportamento muito melhor para as correntes
das fases que o obtido através do modelo dinâmico conforme
os resultados apresentados nas Tabelas V e VI o que motivou
o investimento nesta ferramenta.
A possibilidade de mapeamento das correntes em função
da potência de saída da máquina de corrente contínua entre
outros resultados ampliam as possibilidades da exploração
das redes neurais artificiais.
Com o conjunto de dados experimentais obtidos na
bancada análises do rendimento e do fator de potência do
motor também foram possíveis com o modelo dinâmico e da
modelagem através de redes neurais artificiais.
VII.
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