Motores síncronos de ímã permanente (Motores PMSM) são amplamente utilizados em acionamentos industriais, veículos de novas energias, aeroespacial e outros campos devido à sua alta eficiência, densidade de potência superior e excelente desempenho de controle. No entanto, como os cenários de aplicação exigem um desempenho cada vez maior do motor, os métodos tradicionais de projeto empírico não conseguem mais atender a esses requisitos. Portanto, adotando projeto de otimização multiobjetivo (MOOD) métodos - balanceamento abrangente de várias métricas de desempenho durante a fase inicial de projeto - tornou-se uma abordagem fundamental para melhorar o desempenho do motor.
O projeto de motor tradicional geralmente se concentra em um único objetivo, como maximizar a densidade de torque ou minimizar custos. No entanto, o desempenho motor é um espaço complexo e multidimensional que envolve características eletromagnéticas, mecânicas, térmicas e de ruído-vibração. A otimização de objetivo único pode degradar outras métricas de desempenho, dificultando a obtenção de um design geral ideal.
Projeto de otimização multiobjetivo procura um compromisso equilibrado entre objetivos conflitantes, produzindo um conjunto de soluções (chamado frente de Pareto) onde nenhum objetivo único pode ser melhorado sem sacrificar outro.
Principais desafios:
• Objetivos conflitantes: por exemplo, aumentar a densidade de torque pode exigir tamanho de motor maior ou densidade de corrente mais alta, aumentando a temperatura.
• Restrições Complexas: Limites de tensão/corrente, limites térmicos, restrições de tamanho, etc.
• Alto custo computacional: São necessárias extensas análises de elementos finitos (FEA), simulações térmicas e análises mecânicas.
• Seleção Frontal de Pareto: Escolher a melhor solução do conjunto de Pareto com base nas necessidades do mundo real não é trivial.
Um problema de otimização multiobjetivo pode ser formulado matematicamente como:
• Funções objetivas:
min/máxF(x)=[f1(x),f2(x),…,fn(x)]
onde x é o vetor da variável de projeto e fi(x) é o i-ésimo objetivo.
• Restrições:
g(x)≤0, h(x)=0
(Restrições de desigualdade e igualdade)
Variáveis de projeto:
x∈X
onde X denota o domínio viável (ou faixa permitida) das variáveis de projeto.
Conceitos-chave:
Dominação: A solução x1 domina x2 se tiver melhor desempenho em todos os objetivos.
Otimalidade de Pareto: Uma solução x∗é Pareto-ótima se nenhuma outra solução a dominar.
Frente de Pareto: O conjunto de todas as soluções Pareto-ótimas.
(1) Definição do Problema e Seleção do Objetivo
• Definir metas (por exemplo, maximizar a densidade de torque, minimizar a ondulação de custo/torque).
• Quantifique os objetivos considerando as correlações.
(2) Variáveis e restrições de projeto
• Selecione as principais variáveis (dimensões do estator/rotor, parâmetros magnéticos, voltas do enrolamento).
• Definir restrições (limites de tensão/corrente, limites térmicos, limites de tamanho).
(3) Modelagem de Desempenho
• Análise de Elementos Finitos (FEA): Alta precisão, mas computacionalmente dispendiosa.
• Modelos Analíticos: Rápidos, mas menos precisos.
• Modelos substitutos (baseados em ML): Equilibram velocidade e precisão (por exemplo, processos gaussianos, SVMs).
(4) Algoritmos de Otimização
• Algoritmos Genéticos (NSGA-II, MOEA/D): Robustos para problemas complexos.
• Otimização por Enxame de Partículas (PSO): Convergência rápida.
• Programação Quadrática Sequencial (SQP): Otimização local (risco de soluções subótimas).
(5) Análise de Pareto e tomada de decisão
• Método do Ponto Ideal: Selecionar soluções mais próximas do desempenho utópico.
• TOPSIS: Classifica soluções por proximidade com ideais positivos/negativos.
• Julgamento de Especialistas: Avaliação holística de trade-offs.
(6) Validação e Refinamento
• Verifique projetos por meio de prototipagem ou simulação.
• Itere se o desempenho for insuficiente.
Objetivos:
• Maximize a densidade de torque (T/V).
• Minimize a ondulação de torque.
Variáveis de projeto:
• Diâmetro interno do estator (Ds).
• Coeficiente de arco polar (αp).
• Espessura do ímã (Hm).
Restrições:
• Fator de preenchimento do slot (para limitar a densidade de corrente).
• Diâmetro externo máximo.
Método:
• Modelagem baseada em FEA + otimização NSGA-II.
• Resultado: A frente de Pareto revela uma compensação – maior densidade de torque aumenta a ondulação. Projetos ideais equilibram ambos.
ANSYS Maxwell/Motor-CAD: Simulação eletromagnética e térmica.
COMSOL Multifísica: Acoplamento multi-físico (EM, térmico, estrutural).
Designer JMAG: FEA específico do motor.
MATLAB/Simulink: Desenvolvimento de algoritmos de otimização e controle.
Visão: Plataforma de otimização multidisciplinar.
A otimização multiobjetivo está revolucionando o design do PMSM. Os avanços futuros se concentrarão em:
• Integração com IA e otimização de topologia: exploração de projeto mais inteligente e automatizada.
• Otimização dos Custos do Ciclo de Vida: Equilibrando os custos de fabricação, operacionais e de manutenção.
• Aprimoramentos de algoritmos: Solucionadores mais rápidos e robustos para problemas complexos.
Conclusão:
Ao aproveitar o MOOD, os engenheiros podem desbloquear um desempenho de motor sem precedentes, abrindo caminho para aplicações de próxima geração em eletrificação, robótica e muito mais. Otimize hoje, lidere amanhã.
