Metodología de diseño de un motor Jaula de Ardilla de alta eficiencia mediante la implementación de algoritmos de optimización bio-inspirados multi-objetivo

Abstract

El motor de inducción tipo jaula de ardilla es uno de los equipos de uso final más importantes en la sociedad moderna, de ahí que la mayor parte de la energía consumida en los países se debe a su funcionamiento. En consecuencia, continuamente están apareciendo nuevas propuestas para el mejoramiento de su diseño, lo cual, no es una tarea trivial para la ingeniería. De hecho, la optimización del motor de inducción es por naturaleza un problema complejo debido a que envuelve un gran número de variables y parámetros en su diseño, razón por la cual, los métodos meta-heurísticos bio-inspirados han ido ganando campo en esta área. Actualmente, como parte de los objetivos de diseño del motor, la eficiencia ha crecido en importancia, aunque su aumento está en conflicto con los costos de fabricación del mismo. Por lo tanto, para el diseño de un motor de inducción trifásico tipo jaula de ardilla de alta eficiencia, en este documento se propone una metodología basada en la utilización de algoritmos de optimización bio-inspirada multi-objetivo. Así, se plantea el uso de tres algoritmos de optimización: NSGA-II, NSPSO y BCMOA. Estos algoritmos son usados para solucionar un problema de optimización de eficiencia y costo del motor, lo cual no ha sido antes presentado con estos métodos. Con este fin, para el análisis del motor se propone el uso de dos modelos matemáticos. El primero se basa en el Método de los Elementos Finitos (FEM) y el segundo en el circuito equivalente del motor de inducción. Este ´ultimo se formula como herramienta para solucionar el problema de optimización, mientras que FEM, debido a su exactitud frente al comportamiento real de la máquina y alto tiempo de cómputo, es usado como método de comprobación del diseño optimizado. Este enfoque de diseño propuesto es novedoso, ya que los autores en su mayoría presentan los resultados de un diseño optimizado únicamente con el modelo aproximado por circuito equivalente. Por lo tanto, y para garantizar unos resultados confiables, también se plantea una metodología de ajuste de estos modelos matemáticos basada la comparación de los resultados teóricos con los medidos mediante ensayos bajo la norma IEC60034-2-1 en un caso base de un motor real. Finalmente, la metodología propuesta es probada en el diseño de un motor de inducción de 3.7kW y 2 Polos con cada uno de los algoritmos de optimización.

Abstract. The Squirrel Cage Induction Motor is one of the most important End-Use Equipment for the modern society, in fact the highest percentage of energy consumption in all the countries is due to its use. Consequently, new design improvements and methodologies are continually beeing proposed. Nowadays, the efficiency of the motor is the most relevant part of the design, nevertheless an efficiency increment may raise the production costs. Therefore, a multi-objective optimization methodology is interesting for researchers, nonetheless, the induction motor design is complex by nature and many variables and parameters should be considered. Thereby, bio-inspired optimization techniques have been used increasingly in this area. This document proposes a methodology based on bio-inspired multi-objective optimization algorithms for the three-phase squirrel cage induction motor design. Therefore, three optimization methods are used: NSGA-II, NSPSO and BCMOA to solve the problem related efficiency-costs of motor optimization abovementioned, which has never been presented before with these methods. In order to do that, two mathematic models are proposed to analyze the motor’s performance. The first one is based on the Finite Elements Method (FEM) and the second one is a theoretical model developed and based on the induction motor equivalent circuit. The latter one, is formulated to solve the optimization problem, while FEM is used to verify the optimization of the design due to its precise analysis of the machine performance and its high computational cost. This is an innovative approach in contrast to previous ones, that only verify the optimized design results using the performance of a theoretical approximative models. Moreover, a methodology for adjusting the models is also presented in order to guarantee reliable results. This methodology is based on the comparison between theoretical results with measured results from tests carried out according to IEC60034-2-1 standards on a real motor. Finally, the proposed design methodology is tested in the design of an induction motor of 2,7kW and 2 poles using all optimization algorithms.