Método de Estimação de Condições de Operação em Compressores Herméticos de Refrigeração por meio do Perfil de Corrente

Abstract

A medição das temperaturas de evaporação e de condensação de compressores herméticos na indústria de refrigeração doméstica se restringe aos laboratórios, durante vários testes e ensaios, não sendo realizada nos produtos entregues ao consumidor final. Uma medição de baixo custo e que não influencie o desempenho do compressor realizada no produto final permitiria o desenvolvimento de refrigeradores mais inteligentes, com melhor desempenho, capazes de detectar falhas e condições de carregamento anormais. Desta forma, neste trabalho, foi desenvolvido um novo método de estimação das condições de operação em compressores herméticos para refrigeração de forma indireta e não-invasiva, fazendo uso de grandezas elétricas medidas diretamente pelo inversor de frequência que o aciona e da ferramenta de redes neurais artificiais para estimar essas temperaturas. Foram realizados ensaios em 121 condições de operação diferentes, em 3 velocidades de operação e com 4 compressores diferentes do mesmo modelo. Os dados obtidos foram analisados, processados e utilizados para a construção do modelo não-linear. O modelo foi validado em computador com dados experimentais, apresentando desempenho similar ao melhor método atual que se tem no laboratório para a estimação da temperatura de evaporação enquanto que para a temperatura de condensação houve melhora de 15%.

The measurement of refrigerant fluid evaporating and condensing temperatures in hermetic compressors of the household segment is restricted to the laboratory environment, during many tests and trials and is not performed in the finished products delivered to the end-consumer. A low-cost measurement that does not have impact on the compressor’s efficiency and that can be done in the end product would allow the development of smarter and more efficient refrigerators, capable of detecting faults and abnormal load conditions. Therefore, in this study, a novel, indirect, non-intrusive estimation method is proposed. It makes use of electrical quantities measured directly from the frequency inverter that drives the device and of an artificial neural network tool to estimate these temperatures. Tests were carried out in 121 different operating conditions on 3 operating speeds with 4 similar compressors. The obtained data were analyzed, processed and utilized to develop a nonlinear model. The model was validated on computer with experimental data and presented similar performance to the best current method used in the laboratory for estimating evaporating temperature and presented an improvement of 15% for condensing temperature estimation.