Orientador: Prof. Dr. José Luis Azcue Puma / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, 2016. / Este trabalho apresenta o controle direto de potencia do gerador de relutancia variavel de 12/8 utilizando o controlador fuzzy PI auto-ajustavel e o controle vetorial do inversor conectado à rede eletrica. Inicialmente são estudados os principios de operação da maquina e a topologia do conversor eletronico de potencia que sera utilizado para aciona-lo. Usando o software de simulaçãoMatlab/Simulink é implementado o modelo da maquina de relutancia variavel utilizando as curvas caracteristicas, de corrente e torque, que foram extraídas utilizando dados experimentais. Utilizando o modelo da maquina é projetado o controlador de velocidade para sua operação no modo motor. Tambem sera projetado o controlador de potência PI utilizando o modelo estimado do sistema de conversão de energia eólica. A partir dos ganhos do controlador PI é projetado o controlador fuzzy PI autoajustavel com o objetivo de melhorar a resposta em regime permanente da potencia controlada. A potencia gerada pelo gerador de relutancia variavel é injetada à rede eletrica, atraves do controle independente das potencias ativa e reativa, para este proposito é utilizado um conversor trifasico de dois níveis. Na parte experimental deste trabalho foi implementado o controle de corrente por histerese para maquina operando no modo motor, posteriormente foi implementado o controle de corrente e controle da tens~ao no barramento CC para a máquina operando no modo gerador. Os resultados de simulação e experimentais se mostraram coerentes validando os controladores propostos. / This work presents the direct power control of the switched reluctance generator of 12/8 using the self-tuning fuzzy PI controller and the vector control for inverter connected to the grid. Initially, the machine's operating principles and the topology of the power electronics converter used to drive this machine are studied. The model of switched reluctance machine is implemented in Matlab/Simulink simulation software using the characteristic curves of current and torque extracted using experimental data. Using the machine's model, It is designed the speed controller for its operation in motor mode. Also, the PI controller is designed for the power control loop based on the estimation of the wind energy conversion system. Using the gains of the PI controller, It is designed the self-tuning fuzzy PI controller, in order to improve the steady state response of the power control loop. The power generated by the switched reluctance generator is injected into the power grid through the independent control of active and reactive power, for this purpose is used a three-phase two level converter. In the experimental part of this work was implemented the hysteresis current control for machine operating in motor mode, also, It was implemented the current and DC bus voltage control for the machine operating in generator mode. The simulation and experimental results were proved consistent and these results validate the proposed controllers.

Made available in DSpace on 2014-07-29T15:08:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao Nelio Neves.pdf: 3219323 bytes, checksum: 942eb8a565f853723f37d1f40fe87298 (MD5) Previous issue date: 2010-03-26 / This text reports the effort to present a proposal of a power generation system based on cage rotor Induction Electrical Machine associated to a sinusoidally-switched PWM (Pulse Width Modulation) frequency converter responsible for maintaining constant 60 Hz frequency at the generator leads. DC side at the PWM converter is nonsynchronously connected to a single-phase utility line by means of a full-bridge current-fed thyristor inverter, employing a step-down DC-DC converter in order to turn the grid injected current into a sinusoidal waveform. The proposed system allows for the operation as cogenerator in sites fed by single-phase utility net where there is availability of energetic resources. The DC capacitor voltage (Vdc) is controlled through the DC side energy balance adjusting the amplitude of the active current sent to the utility grid. The control strategy employed was the analogic proportional-integral (PI) error compensation. The system is also able to act as reactive power compensator to the AC loads as the Cdc capacitor represents a voltage source to the inverter and the three-phase diode bridge allows for bidirectional power flow between AC and DC sides. Simulation and experimental results has corroborated system viability to provide three-phase balanced regulated voltages complying with ANEEL 505/2001 Resolution and with IEEE Std 519-1992. / Este trabalho apresenta a proposta de um sistema para geração de energia elétrica baseado na Máquina de Indução Trifásica (MIT) com rotor tipo gaiola de esquilo associada a um conversor de freqüência chaveado no modo PWM (modulação por largura de pulsos na sigla em inglês) senoidal. O lado CC do conversor de frequência é conectado assincronamente à rede monofásica da concessionária através de um inversor monofásico em ponte completa a tiristores, alimentado em corrente, e de um conversor CC-CC abaixador de tensão, utilizado para modular senoidalmente a corrente injetada na rede via inversor. Este sistema permite a operação como co-gerador em localidades alimentadas por linhas monofásicas e com disponibilidade de recursos energéticos. O conversor de freqüência é responsável por manter a freqüência fundamental nos terminais do gerador de indução fixa em 60 Hz. A tensão no capacitor Ccc (Vcc) é controlada através da manutenção do balanço energético no lado CC do conversor PWM, ajustando a amplitude da corrente ativa injetada na rede monofásica em um valor adequado. A estratégia empregada para implementação do controle foi a compensação analógica tipo proporcional-integral (PI) do erro de Vcc. O sistema é ainda capaz de atuar como compensador de potência reativa para as cargas CA, já que o capacitor Ccc representa uma fonte de tensão contínua para o inversor e a ponte trifásica a diodos permite o fluxo bidiredional de energia entre os lados CA e CC do sistema. Os resultados de simulação e experimentais sustentam a viabilidade do sistema para prover tensões trifásicas equilibradas e reguladas, satisfazendo os requisitos da resolução 505/2001 da ANEEL e da norma IEEE Std 519-1992 do IEEE/ANSI.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:52:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DISSERTACAO_DENIS FABRICIO SOUSA DE SA.pdf: 2409581 bytes, checksum: 4de5274676a1f75ffe2a1f6b46b1388c (MD5) Previous issue date: 2015-04-10 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The representation of dynamic systems or plants via mathematical models occupies an important position in control system design that allow the performance evaluation of the controller during his development stage. These models are also used as an alternative to solve the problem of the hardness or impracticability to install sensors that measure the controlled variables, the dynamic systems representations enable non-invasive measurement of these variables. As consequence the designer has an alternative way to perform adaptive and optimal sensorless control for a given process. In this dissertation is presented a proposal for control systems schemas and algorithms, based on recurrent neural networks (ANN) and Box-Jenkins models, that are dedicated to sensorless or indirect control of dynamic systems. The proposed models and algorithms are associated with the systems identification and recurrent ANN approaches. The algorithms developed for the AAN training are Backpropagation Accelerated and RLS types that are compared with classical methods and strategies to obtain it online parameters of indirect control of system for a thermal plant, where the actuator is Peltier cell. The performance the parametric models of the plant and adaptive PID digital controllers and linear quadratic regulator (DLQR) that are the main elements of the sensorless temperature control system, are evaluated by means of hybrid simulations, where the algorithms implemented in micro controllers and the plant represented by mathematical models. The performance results of the proposed sensorless control algorithms are promissory, not only, in terms of the control system performance, but also due to the reexibility to deploy it in other dynamic systems. / A representação de sistemas dinâmicos ou plantas por meio modelos matemáticos ocupa uma posição relevante no projeto de sistemas de controle, permitindo que o projetista avalie o desempenho dos controladores durante a fase de desenvolvimento do projeto. Estes modelos também são utilizados para resolver o problema da dificuldade ou impossibilidade da inserção de sensores em plantas para medição de variáveis controladas, onde os modelos viabilizam a mediação não invasiva destas variáveis, fornecendo uma alternativa para realização do controle indireto adaptativo e ótimo de um dado processo. Nesta dissertação apresenta-se o desenvolvimento de modelos propostos baseados em redes neurais artificiais recorrentes para o controle sensorless ou indireto da planta. Os modelos propostos estão associados com as abordagens de Identificação de Sistemas e de RNA's recorrentes. OS algoritmos desenvolvidos para o treinamento das RNAs são do tipo Backpropagation acelerado e RLS, que são comparados com estratégias e métodos clássicos, para obtenção online dos parâmetros do sistema de controle indireto de uma planta térmica, tendo como atuador uma célula Peltier. Para uns de avaliação de desempenho do sistema de controle indireto da planta, os modelos paramétricos e controladores digitais adaptativos do tipo PID e regulador linear quadrático (DLQR) são avaliados por meio de simulações híbridas, sendo os algoritmos dos controladores implementados em microcontroladores e a planta representada por modelos matemáticos. Os resultados apresentados são promissores, não são sentido do desempenho do sistema de controle, mas também nos custos reduzidos para seu desenvolvimento, operação e flexibilidade de aplicação em outros sistemas dinâmicos.