Estimador neural de velocidade aplicado a um driver de controle escalar do motor de indução trifásico

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2012
Autor(a) principal: Santos, Tiago Henrique dos
Orientador(a): Goedtel, Alessandro
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
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
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/781
Resumo: Este trabalho propõe uma abordagem baseada em redes neurais artificiais para estimar a velocidade do motor de indução aplicado no controle escalar a laço fechado. Os motores de indução têm grande importância nos mais diversos setores industriais por sua robustez e baixo custo. Assim, quando a carga acoplada ao eixo necessita do controle de velocidade, parte das estratégias de controle e acionamento são baseadas na estimativa de velocidade do eixo do motor. A medida direta da velocidade diminui a robustez comprometendo o sistema de acionamento e controle bem como o aumento do custo de implementação. A proposta deste trabalho consiste em apresentar uma metodologia alternativa às tradicionais para estimativa de velocidade do motor de indução trifásico acionado por um inversor fonte de tensão utilizando modulação espacial vetorial na estratégia de controle escalar. Resultados de simulação e experimentais são apresentados para validar o método proposto com o motor submetido a variações de velocidade e torque de carga, os quais demostraram ser bem promissores.