Controle sensorizado de baixo ruído de um motor YASA AFFSPM usando ADRC e PLL aprimorado

Motores elétricos mais silenciosos e inteligentes

De carros elétricos a eletrodomésticos, muitas máquinas modernas dependem de motores elétricos compactos e potentes. Mas a eletrônica que torna esses motores precisos também pode fazê‑los chiar, zumbir e vibrar — especialmente em baixa velocidade, justamente onde as pessoas mais percebem. Este artigo investiga uma maneira de operar um motor especial de alto torque sem sensores mecânicos, ao mesmo tempo em que reduz esse ruído incômodo e mantém o acionamento rápido, suave e confiável.

Por que eliminar sensores importa

Muitos motores avançados usam dispositivos como encoders ou resolvers para informar ao controlador exatamente onde está o rotor. Esses sensores aumentam o custo, a fiação e os pontos potenciais de falha, especialmente em ambientes quentes, empoeirados ou apertados, como sob o capô de um veículo elétrico. Uma alternativa em crescimento é o controle “sensorless”, no qual a eletrônica estima a posição do rotor apenas a partir de sinais elétricos. Para o motor axial‑flux YASA de alto torque estudado aqui, métodos sensorless convencionais funcionam bem em velocidades mais altas, mas têm dificuldade em baixa velocidade ou com o motor parado, e frequentemente geram perdas adicionais, ondulação de torque e ruído audível quando injetam sinais de teste em alta frequência nas bobinas.

Espalhando o ruído em vez de gritar

A primeira inovação descrita no artigo combate o problema do ruído em sua origem. Esquemas sensorless tradicionais injetam um sinal de alta frequência em um tom fixo, o que pode excitar ressonâncias mecânicas no motor e em sua carcaça — muito parecido com assobiar na frequência certa para fazer um copo vibrar. Os autores, em vez disso, injetam um sinal pseudoaleatório de alta frequência cuja frequência pula dentro de uma faixa estreita e cuja amplitude é ajustada em sincronia. Isso “dilui” a energia por uma gama mais ampla de tons para que não exista um único assobio alto. Importante: o sinal continua forte e estruturado o suficiente para que o controlador extraia a impressão magnética do rotor, e razões amplitude–frequência cuidadosamente escolhidas mantêm a informação útil de posição em nível quase constante mesmo quando a frequência varia.

Ouvindo com mais atenção a resposta do motor

Para transformar essas pequenas variações elétricas em uma estimativa limpa do ângulo do rotor, o controlador precisa decodificar mudanças muito pequenas nas correntes do motor. O artigo substitui um loop de fase travada (PLL) padrão — uma forma comum de rastrear fase — por uma versão “aprimorada”. Primeiro, normaliza os sinais de corrente de entrada para que a intensidade global não importe, apenas a fase. Em seguida, usa uma estrutura de loop de ordem superior que se comporta um pouco como dois rastreadores cooperativos em vez de um só. Esse desenho continua a seguir com precisão a posição real do rotor mesmo quando a amplitude do sinal oscila ou quando o motor acelera, desacelera ou inverte. Em testes, a posição estimada permaneceu dentro de aproximadamente mais ou menos dois a três graus elétricos em uma gama de velocidades e mudanças bruscas de carga.

Combatendo distúrbios antes que apareçam

A segunda melhoria importante é na forma como o acionamento controla a corrente, que define diretamente o torque do motor. A maioria dos acionamentos industriais usa um controlador proporcional–integral (PI) consolidado que pode funcionar muito bem, mas precisa ser afinado cuidadosamente para um ponto de operação específico e não se adapta naturalmente quando o motor aquece, a carga muda ou a alimentação flutua. Aqui, os autores implementam Controle Ativo de Rejeição de Distúrbância (ADRC) no canal principal de corrente gerador de torque. Essa abordagem trata todos os efeitos desconhecidos — como deriva de parâmetros e mudanças súbitas de carga — como uma única “perturbação total” e usa um observador embutido para estimá‑la em tempo real. O controlador então cancela essa perturbação quase no instante em que ela surge, mantendo a corrente (e, portanto, o torque) próxima do alvo com sintonia simples e forte robustez.

Testando o sistema

As três ideias — injeção pseudoaleatória, o PLL aprimorado e o controlador de corrente com rejeição de distúrbância — foram combinadas e testadas em um banco real com um motor YASA de 750 watts. Em comparação com uma configuração convencional bem afinada usando injeção em frequência fixa, controle de corrente PI e um PLL padrão, o novo método mostrou quedas de velocidade menores e recuperação mais rápida quando a carga foi dobrada subitamente, acompanhamento mais preciso durante reversões rápidas de velocidade e estimativas de posição mais apertadas no geral. Medições do espectro de potência dos sinais de alta frequência do motor revelaram que os picos nítidos de ruído da abordagem tradicional foram substituídos por um espectro muito mais uniforme, compatível com uma redução clara do ruído tonal acústico.

O que isso significa para máquinas do dia a dia

Para o público não especializado, a conclusão é que este trabalho mostra como tornar uma classe particular de motores elétricos de alto torque ao mesmo tempo mais silenciosa e mais robusta, melhorando a forma como sua eletrônica “sente” a posição do rotor e reage a distúrbios. Em vez de depender de sensores de hardware adicionais ou aceitar um trade‑off entre silêncio e capacidade de resposta, a estratégia proposta usa um desenho de sinal e algoritmos de controle mais inteligentes para obter ambos. O resultado é um caminho promissor para acionamentos sensorless mais suaves e de baixo ruído para veículos elétricos, robôs de precisão e outras aplicações em que conforto, confiabilidade e eficiência importam.

Citação: Rahmani-Fard, J., Mohammed, M.J. Low noise sensorless control of a YASA AFFSPM motor using ADRC and improved PLL. Sci Rep 16, 8236 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-39335-4

Palavras-chave: controle de motor sem sensores, acionamentos para veículos elétricos, motor de ímã permanente de fluxo axial, redução de ruído acústico, algoritmos avançados de controle de motores