Análise de compensação de falta em sensores aplicada em controle de motores

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2006
Autor(a) principal: Galotto Junior, Luigi
Orientador(a): Leite, Luciana Cambraia
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/649
Resumo: Atualmente, existem diversas aplicações críticas onde a confiabilidade é extremamente importante para manter a segurança, a organização e a economia. No passado, os sistemas eram projetados para serem livres de falta, mas isso é irrealista já que as faltas são inevitáveis. Por essa razão, surgiu o estudo de sistemas tolerantes à falta que tem crescido rapidamente nas últimas décadas. Em sistemas de controle e automação, muitos trabalhos têm sido feitos para torná-los tolerantes à falta. Contudo, pouco se tem feito com relação aos sensores, que também são suscetíveis à faltas e têm muita importância para o bom funcionamento do sistema. Esse trabalho explora o uso de modelos na realimentação dos sistemas de controle para superar este problema. Em comparação com outras técnicas existentes, a metodologia apresentada mostrou generalização da detecção e compensação de faltas em sensores. Os resultados apresentados mostram as conseqüências da aplicação desta metodologia no controle vetorial de motores de indução. Uma técnica chamada de modelos parciais para o aperfeiçoamento das estimações também foi desenvolvida neste trabalho. A compensação dos sensores de corrente foi avaliada com o uso de dois a seis sensores de corrente para cada um dos modelos. Os modelos parciais se mostraram muito superiores em relação aos demais, com uma compensação quase perfeita a partir de cinco sensores de corrente. Com menos sensores, eles são semelhantes aos modelos lineares.