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Estimador neuro-fuzzy de velocidade aplicado ao controle vetorial sem sensores de motores de indução trifásicos.

Lima, Fábio

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Escola Politécnica 2010-07-05

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Estimador neuro-fuzzy de velocidade aplicado ao controle vetorial sem sensores de motores de indução trifásicos.
  • Autor: Lima, Fábio
  • Orientador: Kaiser, Walter
  • Assuntos: Acionamento Sem Sensores; Redes Neurais Artificiais; Anfis; Motor De Indução; Lógica Fuzzy; Induction Motors; Fuzzy Logic; Artificial Neural Networks; Sensorless Drives
  • Notas: Tese (Doutorado)
  • Notas Locais: Sistemas de Potência
  • Descrição: Este trabalho apresenta uma alternativa ao controle vetorial de motores de indução, sem a utilização de sensores para realimentação da velocidade mecânica do motor. Ao longo do tempo, diversas técnicas de controle vetorial têm sido propostas na literatura. Dentre elas está a técnica de controle por orientação de campo (FOC), muito utilizada na indústria e presente também neste trabalho. A principal desvantagem do FOC é a sua grande sensibilidade às variações paramétricas da máquina, as quais podem invalidar o modelo e as ações de controle. Nesse sentido, uma estimativa correta dos parâmetros da máquina, torna-se fundamental para o acionamento. Este trabalho propõe o desenvolvimento e implementação de um estimador baseado em um sistema de inferência neuro-fuzzy adaptativo (ANFIS) para o controle de velocidade do motor de indução trifásico em um acionamento sem sensores. Pelo fato do acionamento em malha fechada admitir diversas velocidades de regime estacionário para o motor, uma nova metodologia de treinamento por partição de frequência é proposta. Ainda, faz-se a validação do sistema utilizando a orientação de campo magnético no referencial de campo de entreferro da máquina. Simulações para avaliação do desempenho do estimador mediante o acionamento vetorial do motor foram realizadas utilizando o programa Matlab/Simulink. Para a validação prática do modelo, uma bancada de testes foi implementada; o acionamento do motor foi realizado por um inversor de frequência do tipo fonte de tensão (VSI) e o controle vetorial, incluindo o estimador neuro-fuzzy, foi realizado pelo pacote de tempo real do programa Matlab/Simulink, juntamente com uma placa de aquisição de dados da National Instruments.
  • DOI: 10.11606/T.3.2010.tde-20092011-150232
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Escola Politécnica
  • Data de criação/publicação: 2010-07-05
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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