Método para monitoramento de motores de corrente contínua integrados a redes de IoT

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Mausbach, Lucas Baraldi
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: PUC-Campinas
• Palavras-chave em Português: Motores Elétricos; Internet das Coisas; Máquinas - Monitoração
• Link de acesso: http://repositorio.sis.puc-campinas.edu.br/xmlui/handle/123456789/15058

O presente trabalho apresenta um método de monitoramento de motores elétricos de corrente contínua com escova e imã permanente baseado em monitoramento de condição (CM – condition monitoring). Esse método emprega um módulo de captura de dados e processamento embarcado capaz de fornecer informações úteis a sistemas de gerenciamento de aplicações através do sensoriamento da corrente consumida e da velocidade de rotação, permitindo assim o acompanhamento das condições de funcionamento do motor. Isso é possível realizando-se uma comparação dos dados medidos pelos sensores com o modelo matemático do motor encontrado na literatura e com um estudo prévio sobre o comportamento do motor quando submetido a diferentes condições de operação considerando variações da tensão de alimentação, carga e temperatura. Os sensores utilizados podem ser embarcados nos motores monitorados juntamente com um processador para criação de um motor inteligente, capacitado não só a transmitir suas condições de funcionamento, mas também a realizar um pré-processamento para detectar o estado de operação do motor, reportar comportamentos incomuns, eventuais desgaste ou falhas, e até mesmo a se autodesligar para proteger a integridade do sistema ao qual está aplicado. Foi desenvolvido um algoritmo para realização das medidas do consumo de corrente e da velocidade de rotação, de forma sincronizada. Esse par de variáveis pode ser analisado com relação à sua posição no plano CxV (corrente x velocidade de rotação). Medidas iniciais de caracterização do motor CC utilizado foram feitas sob condições controladas de operação com vistas a se identificar regiões do plano CxV correspondentes. Dessa forma, foi possível caracterizar uma região de operação normal e regiões de operação anormal com características conhecidas que evidenciam desvios operacionais quanto à tensão de alimentação e carga. Identificaram-se, também, regiões do plano CxV de operação crítica em que podem ocorrer comportamento instável e comprometimento da integridade do motor. Um segundo algoritmo foi desenvolvido para a classificação das variáveis medidas em relação às diversas regiões de operação identificadas na caracterização funcional, visando à identificação de características incomuns e condições de funcionamento. Por fim, realizaram-se testes do sistema de monitoramento e dos algoritmos desenvolvidos por meio de medidas realizadas em diferentes condições de operação, demonstrando-se assim a aplicabilidade do método. Embora este trabalho tenha focado em motores CC, o método pode também ser aplicado a outros tipos de motores elétricos, adaptando-se o modelo matemático utilizado, bem como as variáveis a serem monitoradas. Dessa maneira, espera-se que os motores elétricos funcionem como atuadores e sensores simultaneamente e tornem-se elementos inteligentes capacitados à integração com o amplo ambiente de aplicações em automação residencial, veículos elétricos e autônomos, cidades inteligentes, dentre outras aplicações do contexto de Internet das Coisas (IoT) que necessitem de movimento mecânico.