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

Abstract

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.

The following work presents a method of monitoring brushed and permanent magnet direct current electric motors based on condition monitoring techniques. This method uses an embedded module responsible for data gathering and processing which is capable of managing the work conditions and send useful information to application’s management systems by the measurement of current consumption and rotational speed. This is possible by performing a comparison from the measured data with the motor mathematical model and a study of motor working performance considering different voltage, load and temperature conditions. The sensors and processor used for evaluate and transmit measured data must be embeddable for the creation of an intelligent motor that can send useful and pre-processed information to the management system, detect uncommon behavior, performance deterioration or failures and even turn off the motor to protect system entirety. It has been develop an algorithm to perform the current and rotational speed synchronous measurements. These measurements can be analyzed depending on their position in a CxS graph (Current x Speed). Previous measurements in different controlled conditions have been performed to identify different zones in the CxS graph. The analysis of these different zones in the graph permit to define clusters with either normal or abnormal working conditions depending on the load and voltage applied. It was possible to identify a critical zone where the motor operation and system integrity can be damaged. Another algorithm was developed to classify the measurements considering the defined zones and evaluate whether the motor is working at normal, abnormal or critical conditions. Finally, the measurement system and both algorithms have been tested considering the data collected during different operation conditions to validate the method applicability. Even considering the use of a specific motor type to validate this work, the presented method can be applied for other kinds of motors by adapting the motor mathematical model, as well as the variables to be monitored. One of the important results of the research is the proposal of a motor that can be applied simultaneously as an actuator and a sensor of the system. This motor would be a new intelligent element integrated to a wide range of applications such as autonomous vehicles, smart houses, intelligent cities and other Internet of things (IoT) which need mechanical movement.