Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2016 |
Autor(a) principal: |
Lopes, José Soares Batista |
Orientador(a): |
Salazar, Andres Ortiz |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Tese
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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Programa de Pós-Graduação: |
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA E DE COMPUTAÇÃO
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Brasil
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Palavras-chave em Português: |
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Área do conhecimento CNPq: |
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Link de acesso: |
https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/21802
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Resumo: |
Este trabalho descreve o estudo e a implementação digital embarcado em um DSP TMS 3208F28335 para o controle vetorial de velocidade do motor-mancal com bobinado dividido de 4 pólos com 250W de potência. As técnicas inteligentes: ANFIS e as Redes Neurais foram investigadas e implementadas computacionalmente para a avaliação do desempenho do motor-mancal nas seguintes condições: operando como estimador de parâmetros incertos, e como controlador de velocidade, respectivamente. Para isso, utilizou-se o programa MATLAB® e seu toolbox para as simulações e os ajustes dos parâmetros envolvendo a estrutura ANFIS, e também para as simulações com a Rede Neural. Os resultados simulados mostraram um bom desempenho para as duas técnicas aplicadas, de forma diferente: como estimador, e como controlador de velocidade utilizando ambas um modelo do motor de indução operando como um motor-mancal. A parte experimental para o controle vetorial de velocidade utiliza três malhas de controles: corrente, posição radial e velocidade, onde foram investigados a configuração dos periféricos, as interfaces ou drivers para o acionamento do motor-mancal. Detalhes de configuração dos periféricos do DSP TMS 3208F335 são descritas neste trabalho, assim como, as interfaces responsáveis pela aquisição da corrente, posição radial e velocidade do rotor. Por último, são mostrados os resultados experimentas do motor-mancal comparando o funcionamento do controle vetorial clássico com o controle neural. |