Estimação de pressões de sucção e de descarga de compressores herméticos de refrigeração através de medições não invasivas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Walendowsky, Cícero Borba
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/189448
Resumo: Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica, Florianópolis, 2017.
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spelling Estimação de pressões de sucção e de descarga de compressores herméticos de refrigeração através de medições não invasivasEngenharia mecânicaCompressores herméticosRedes neurais (Computação)RefrigeraçãoTese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica, Florianópolis, 2017.As pressões de evaporação e de condensação do fluido refrigerante de sistemas de refrigeração por compressão de vapor são altamente dependentes das suas condições de operação. Informação a respeito destas grandezas possibilitam enriquecer os diagnósticos e controle desses equipamentos. Em refrigeradores domésticos, no entanto, essas medições se restringem aos laboratórios, durante a fase de desenvolvimento do produto. O objetivo deste trabalho é desenvolver um procedimento estimar as pressões do fluido refrigerante na sucção e na descarga de um compressor hermético alternativo de refrigeração por meio de medições das grandezas elétricas na alimentação do compressor. Estas medições podem ser realizadas de maneira relativamente barata, confiável e não invasiva. Este texto descreve como as pressões do fluido refrigerante e o mecanismo de compressão produzem oscilações da velocidade angular do eixo do motor ao longo de cada revolução. Um método para obtenção desse perfil de velocidade a partir de grandezas elétricas medidas na alimentação do motor desenvolvido em outro trabalho é adotado e aperfeiçoado. Finalmente, duas redes neurais artificiais são desenvolvidas e treinadas para estimar as pressões de sucção e de descarga do compressor utilizando os perfis estimados de velocidade do eixo e a corrente elétrica média no motor. O desempenho das redes é avaliado comparando os resultados indicados e medições diretas de pressão em um conjunto de condições distinto do de treinamento. As estimativas realizadas em uma ampla faixa de condições de operação ? representadas em forma de temperatura de saturação do fluido refrigerante ? se diferenciaram dos valores medidos com transdutores de pressão em menos do que 1,3 °C em 95% das estimativas realizadas. Assim, a viabilidade de realizar uma estimativa de pressões de sucção e de descarga de compressores herméticos a partir de medições não invasivas de grandezas elétricas é comprovada, oferecendo ganhos em diagnósticos e controle sem necessidade de uso de transdutores de pressão dedicados.Abstract : The refrigerant evaporation and condensation pressures of vapor-compression refrigeration systems are highly dependent on their operating condition. Information regarding those pressures brings the possibility to improve on diagnosis and control of such systems. On household refrigerators, however, such measurements are restricted to laboratory environment during product development stages. The objective of this work is to develop a procedure to estimate the refrigerant pressures in a reciprocating hermetic refrigeration compressor suction and discharge lines for both steady and transient states relying on electric quantities measurements performed at the compressor power supply. Such measurements may be performed relatively inexpensively, reliably and non-intrusively. This text describes how the refrigerant pressures and the compression mechanism cause angular speed oscillations to the motor axle throughout each revolution. A method to obtain this speed profile from electric quantities developed in an associated master?s degree dissertation is adopted and further improved. Then, two artificial neural networks are conceived and trained to identify the compressor suction and discharge pressures from the instantaneous angular speed profiles and average current. The performance of the neural networks is assessed by comparing the indicated results and direct pressure measurements in a set of conditions distinct from the training set. The estimation performed for a wide range of operating conditions is presented as the fluid saturation temperature and differ from the directly measured values in less than 1.3 °C in 95% of the cases. Therefore, the possibility of performing the estimation of suction and discharge pressure in hermetic compressors from non-invasive measurements is confirmed, offering gains in diagnosis and control without requiring dedicated pressure transducers.Flesch, Carlos AlbertoUniversidade Federal de Santa CatarinaWalendowsky, Cícero Borba2018-08-30T04:03:04Z2018-08-30T04:03:04Z2017info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesis149 p.| il., gráfs.application/pdf351829https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/189448porreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2018-08-30T04:03:07Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/189448Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732018-08-30T04:03:07Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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