Metodologia de estimação de parâmetros via filtragem robusta aplicada ao motor de indução trifásico

• Ano de defesa: 2021
• Autor(a) principal: Souza, Ruhan Pontes Policarpo de
• Orientador(a): Agulhari, Cristiano Marcos
• Banca de defesa: Goedtel, Alessandro , Agulhari, Cristiano Marcos , Silva, Emerson Ravazzi Pires da , Teixeira, Marcelo Carvalho Minhoto , Castoldi, Marcelo Favoretto
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Cornelio Procopio
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Kalman, Filtragem de; Estimativa de parâmetros; Desigualdades (Matemática); Kalman filtering; Parameter estimation; Inequalities (Mathematics)
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
• Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/30177

O estudo e o desenvolvimento de um estimador de parâmetros aplicado ao motor de indução trifásico são apresentados neste trabalho. Utilizando uma metodologia de estimação adaptativa, baseada na dinâmica de estados e de saídas do motor, uma técnica de filtragem obtida via LMIs, com robustez garantida pela norma H∞, é aplicada para a obtenção das informações necessárias, sendo que esse método é robusto a perturbações e a incertezas paramétricas. Desta maneira, um estimador de falha de curto-circuito é proposto, utilizando um novo modelo representado em espaço de estados, o qual possui um pseudo-parâmetro proporcional à severidade da falha, o qual se busca estimar. Realiza-se uma análise de factibilidade, visando determinar a influência das condições de parametrização no desempenho e na síntese dos filtros. Apresenta-se, também, o desenvolvimento do método proposto, simulações computacionais e a validação do método com dados experimentais, os quais foram obtidos em ensaios laboratoriais e, consideram condições diversas de alimentação, falha e torque de carga. O método proposto permitiu estimar os estados do motor de indução e identificar a falha de curto-circuito, demonstrando-se viável para a estimação qualitativa da falha.