Made available in DSpace on 2014-06-11T19:22:31Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2011-05-24Bitstream added on 2014-06-13T19:27:59Z : No. of bitstreams: 1 raniel_t_me_ilha.pdf: 1815527 bytes, checksum: 2b9558bcbd56601c8cbb627feda891cf (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / A automação de esteiras rolantes é algo comum e importante em sistemas industriais, mas problemas práticos ainda representam desafios. Um dos desses desafios é manter a precisão em sistemas que exigem paradas sistemáticas, pois folgas mecânicas tendem a provocar variações nas posições de paradas ao longo do tempo. A aplicação de motores de indução têm se tornado comum e soluções eficientes e de baixo custo têm sido pesquisadas. Neste trabalho foi desenvolvido e implementado um sistema de controle de posição e velocidade aplicado em esteiras transportadoras utilizando inversor de frequência, microcontrolador, encoder óptico incremental e sensor indutivo. O movimento da esteira transportadora é efetuado por um motor de indução trifásico, que é acionado pelo conjunto microcontrolador – inversor de frequência. Este conjunto impõe uma frequência no estator do motor através de uma troca de mensagens entre microcontrolador e inversor de frequência (Sistema Mestre-Escravo). Para o envio e recebimento das mensagens, utilizou-se o protocolo de comunicação serial USS® (Universal Serial Interface Protocol) através do padrão RS-485. Os controles de posição e velocidade de rotação do eixo do motor fundamentam-se no sinal gerado pelo encoder óptico incremental, responsável por informar a posição do eixo do motor ao longo da trajetória, e no sensor indutivo que determina uma referência externa importante para a esteira transportadora. Para o funcionamento automático da esteira, elaborou-se um software em linguagem de programação C. Como resultado obteve-se um sistema de controle de posição e velocidade do eixo do motor de indução trifásico que apresenta bons resultados / Automated conveyors system have been largely used in industrial applications. However, there are still practical issues to be overcome. One of them is due to the system mechanical limitation which can lead to low accuracy for applications based on “stop-and-go” movements. Induction motors have been largely used in such applications and low costs solutions have been searched. In this work it was developed and implemented a system of positioning and velocity control applied to conveyors which is based on frequency inverter, microcontroller, optical incremental encoder and inductive sensor. The conveyor’s movement is made by means of a three-phase induction motor, which is driven by the couple microcontroller–frequency inverter. There are messages exchange between the microcontroller and the frequency inverter (Master – Slave configuration) which is based on the communication serial protocol USS through the RS-485 standard. The position and velocity of the motor spindle are controlled using an optical incremental encoder, which is responsible to provide the position of the trajectory, and an inductive sensor which determines the initial reference to the conveyor. The software used to control the system was developed in C language. The results show a low cost system with good results

Made available in DSpace on 2016-12-12T17:38:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Paulo Cesar da Silva.pdf: 5331875 bytes, checksum: adf5bf8880e8e89421a2fd553c966530 (MD5) Previous issue date: 2015-07-10 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The electrical parameters of three-phase induction motors vary according to their operating point, with the temperature and also with the natural machine degradation. Since the design regulators are typically performed based on linear and simplified equations of the machine, the parametric variation can cause unwanted responses, since the motor behavior is non-linear and time variant. Thus, it is proposed in this work carry the identification of the electrical parameters of the induction motor using the estimator called Least Squares Recursive (RLS). Thus, with the parametric data updated every sampling period can be recalculated in real time the gains of the regulators are designed for controlling the induction machine and make minor mismatches. The experimental results were obtained with the processing performed by dSPACE hardware (DS1103), which has an interface with Matlab/Simulink, facilitating the use by the user and reducing the time taken for testing bench. The results of numerical and practical simulations show a comparison between the mesh proposal, the parametric identification and update of the gains of the controllers (adaptive control) and the mesh with controllers with fixed gains. / Os parâmetros elétricos do motor de indução trifásico variam conforme o seu ponto de operação, com a temperatura e também com a degradação natural da máquina. Visto que o projeto de reguladores são tipicamente realizados com base em equações lineares e simplicadas da máquina, a variação paramétrica pode causar respostas indesejadas, pois o comportamento do motor é não-linear e variante no tempo. Desta forma propõe-se neste trabalho realizar a identificação dos parâmetros elétricos do motor de indução, utilizando o estimador denominado de Mínimos Quadrados Recursivos (MQR). Assim, com os dados paramétricos atualizados a cada período de amostragem, pode-se recalcular em tempo real, os ganhos dos reguladores que são projetados para o controle da máquina de indução e tornar os descasamentos menores. Os resultados experimentais foram obtidos com o processamento realizado pelo hardware dSPACE (DS1103), que possui uma interface com o Matlab/Simulink, facilitando a utilização por parte do usuário e reduzindo o tempo dispendido para os testes em bancada. Os resultados de simulações numéricas e práticos apresentam uma comparação entre a malha proposta, com a identificação paramétrica e atualiza ção dos ganhos dos controladores (controle adaptativo) e a malha com controladores com ganhos fixos.

Os motores de indução desempenham um importante papel na indústria, fato este que destaca a importância do correto diagnóstico e classificação de falhas ainda em fase inicial de sua evolução, possibilitando aumento na produtividade e, principalmente, eliminando graves danos aos processos e às máquinas. Assim, a proposta desta tese consiste em apresentar um multiclassificador inteligente para o diagnóstico de motor sem defeitos, falhas de curto-circuito nos enrolamentos do estator, falhas de rotor e falhas de rolamentos em motores de indução trifásicos acionados por diferentes modelos de inversores de frequência por meio da análise das amplitudes dos sinais de corrente de estator no domínio do tempo. Para avaliar a precisão de classificação frente aos diversos níveis de severidade das falhas, foram comparados os desempenhos de quatro técnicas distintas de aprendizado de máquina; a saber: (i) Rede Fuzzy Artmap, (ii) Rede Perceptron Multicamadas, (iii) Máquina de Vetores de Suporte e (iv) k-Vizinhos-Próximos. Resultados experimentais obtidos a partir de 13.574 ensaios experimentais são apresentados para validar o estudo considerando uma ampla faixa de frequências de operação, bem como regimes de conjugado de carga em 5 motores diferentes. / Induction motors play an important role in the industry, a fact that highlights the importance of correct diagnosis and classification of faults on these machines still in early stages of their evolution, allowing increase in productivity and mainly, eliminating major damage to the processes and machines. Thus, the purpose of this thesis is to present an intelligent multi-classifier for the diagnoses of healthy motor, short-circuit faults in the stator windings, rotor broken bars and bearing faults in induction motors operating with different models of frequency inverters by analyzing the amplitude of the stator current signal in the time domain. To assess the classification accuracy across the various levels of faults severity, the performances of four different learning machine techniques were compared; namely: (i) Fuzzy ARTMAP network, (ii) Multilayer Perceptron Network, (iii) Support Vector Machine and (iv) k-Nearest-Neighbor. Experimental results obtained from 13.574 experimental tests are presented to validate the study considering a wide range of operating frequencies and also load conditions using 5 different motors.