Nesta tese de doutorado é proposta uma abordagem para estimar a velocidade angular de geradores síncronos conectados em um sistema elétrico de potência, a partir de sinais que podem ser facilmente mensurados, tais como a corrente e a tensão na barra do lado de alta tensão do transformador que conecta o gerador em análise ao restante do sistema. Uma vez que informações precisas sobre o comportamento dinâmico do sistema são de elevada importância para um controle efetivo do SEP, especialmente com o aumento da complexidade da rede, a abordagem proposta nesta tese fornece uma estimativa do sinal de velocidade que pode ser aplicada no estudo da estabilidade a pequenas perturbações para mitigar os problemas inerentes a presença das oscilações eletromecânicas mal amortecidas nos SEPs. A abordagem desenvolvida é composta por dois métodos sendo cada um deles aplicável dependendo das características do problema a ser resolvido e das informações disponíveis para tanto. No primeiro método, uma técnica de sensibilidade da trajetória é aplicada ao sinal de diferença entre a resposta obtida pelo modelo simulado e aquela fornecida por dados amostrados no sistema real emulado. A partir desse sinal de erro e das curvas de sensibilidade, a técnica possibilita calibrar os coeficientes de um modelo linear do SEP e, consequentemente, descrever de forma precisa a resposta da velocidade do gerador em análise. No segundo método, uma técnica de filtragem é utilizada (filtro de Kalman Unscented) a qual fornece uma estimativa adequada para a velocidade angular do rotor mesmo quando elevadas discrepâncias são observadas entre a saída do modelo simulado e a resposta amostrada no sistema real. Os resultados obtidos sobre diferentes sistemas testes evidenciam a eficiência da abordagem proposta. / In this thesis, an approach is proposed to estimate the rotor speed of synchronous generators connected to an electric power system (EPS), from signals that can be easily sampled by measuring equipment, such as current and voltage in high voltage side of the step-up transformer of the power plant. Accurate information about the dynamic behavior of system is essential for effective control and reliable operation of EPS, especially with the increasing complexity of the grid. Hence, the main aim of this work is to provide an estimate of the rotor speed signal that can be applied in the area of small-signal stability, in order to mitigate the detrimental effects of poorly damped electromechanical oscillations in EPSs. The developed approach is composed of two methods, where each of them is applicable depending on the characteristics of the problem to be solved and the available information. In the first method, a trajectory sensitivity technique is applied on the mismatch between the simulated output in the system linear model and the response of the real system. Using this error signal and the sensitivity curves, this method allows to identify and to calibrate some coefficients of the linear model and, consequently, to adequately describe the speed response of the generator under analysis. In this second method, a filtering technique is used, the Unscented Kalman Filter, which provides an adequate estimate for rotor speed even when high discrepancies are observed between the linear model and the sampled response of real system. The results obtained on test systems with different characteristics show the efficiency of the proposed approach.

A demanda por mais flexibilidade nas fábricas e serviços originou um aumento no volume de operações internas de carga e descarga, devido à maior diversidade dos elementos transportados. Logo, na busca por um fluxo de materiais mais eficiente, as empresas passaram a investir em soluções tecnológicas, entre elas, o uso de Automated Guided Vehicles (AGVs), por conta do custo mais atrativo e do avanço em relação aos primeiros AGVs, que até então dependiam de uma infraestrutura adicional para suportar a navegação. Muitos AGVs modernos possuem movimentação livre e são orientados por sistemas que utilizam sensores para interpretar o ambiente, sendo assim, tornar os AGVs autônomos despertou o interesse de pesquisadores na área de robótica móvel para o desenvolvimento de sistemas capazes de auxiliar e coordenar a navegação. Novas técnicas de localização, tal como a localização baseada em marcadores reflexivos, e a construção de armazéns com layouts estruturados para a navegação viabilizaram o uso de AGVs autônomos, entretanto sua utilização em armazéns existentes ainda é um desafio. Neste contexto, o Laboratório de Robótica Móvel (LabRom) do Grupo de Mecatrônica da EESC/USP, através do projeto do Armazém Inteligente, tem pesquisado os problemas de: roteamento, gerenciamento das baterias, navegação e auto-localização. Robôs autônomos precisam de um sistema de auto-localização eficiente e preciso para navegar com segurança, o qual depende de um mapa e da interpretação do ambiente utilizando sensores embarcados. Para alcançar esse objetivo este trabalho propõe um Sistema de Auto-localização baseado no Extended Kalman Filter (EKF) como solução. O sistema, desenvolvido em linguagem C, interage com outros dois sistemas: roteamento e navegação e foi implementado em um armazém simulado utilizando o software Player/Stage, mostrando ser confiável no fornecimento de uma estimativa de localização baseada em odometria e landmarks com localização conhecida. O sistema foi novamente testado utilizando a odometria de um robô móvel Pioneer P3-AT e os valores de um sensor de medição laser 2D SICK LMS200 extraídos de um ambiente indoor real. Para este teste foi construído um feature-based map a partir de um desenho de planta baixa no formato CAD e utilizou-se o algoritmo de segmentação Iterative End-Point Fit (IEPF) para interpretar o ambiente. Os resultados mostraram que as vantagens oferecidas pelas características padronizadas de um ambiente indoor, semelhante a um armazém, podem viabilizar o uso do Sistema de Auto-localização em armazéns existentes. / The demand for more flexibility in factories and services led to an increase in the volume of internal operations of loading and unloading, due to the greater diversity of elements transported. Hence, in the search for a more efficient materials flow, companies went to invest in technology solutions, among them, the use of Automated Guided Vehicles (AGVs), on account of the more attractive cost and improvement over the first AGVs, which hitherto depended of an additional infrastructure to support navigation. Many modern AGVs have free movement and are guided by systems that use sensors to interpret the environment, thus make AGVs autonomous aroused the interest of researchers in the mobile robotics field to development of systems able to assist and coordinate the navigation. New localization techniques, such as localization based on reflective markers, and the construction of warehouses with structured layouts for navigation did feasible the use of autonomous AGVs, however its use in existing warehouses is still a challenge. In this context, the Mobile Robotics Lab (LabRom) of the Mechatronics Group of EESC/USP, through the Intelligent Warehouse Project, has researched the problems: routing, battery management, navigation and self-localization. Autonomous robots need an efficient and accurate self-localization system to safely navigate, which depends on one map and of the interpretation of the environment using embedded sensors. To achieve this goal, this work proposes a Self-Localization System based on the Extended Kalman Filter (EKF) as a solution. The system, developed in C language, interacts with two other systems: routing and navigation and was implemented in a simulated warehouse using the Player/Stage software, showing to be reliable in providing an estimative of localization based on odometry and landmarks with known localization. The system was again tested using the odometry of mobile robot Pioneer P3-AT and the values of a 2D Laser Rangefinder SICK LMS200 extracted from a real indoor environment. For this test was built a feature-based map from a floor plan design in CAD format and was used the segmentation algorithm Iterative End-Point Fit (IEPF) to interpret the environment. The results showed that the advantages offered by the standard features of indoor environment, like a warehouse, can enable the use of the Self-Localization System on the existing warehouses.

Este trabalho trata da coordenação de robôs heterogêneos que consiste em um robô helicóptero e em múltiplos robôs móveis com rodas, de modo que estes sigam um líder. Para atingirmos este objetivo, neste trabalho desenvolve-se a estimação da atitude e posição de um robô utilizando filtros robustos. Os filros realizam a fusão dos sinais de uma unidade de medida inercial de baixo custo e de um receptor GPS (Global Positioning System) considerando um modelo de corpo rígido formulado em termos de quatérnios. Resultados experimentais são apresentados baseados em um estudo comparativo entre os filtros robustos e o filtro de Kalman. Desenvolve-se o controle de um robô móvel com rodas deslizantes e de um robô helicóptero. Para realizar o controle robusto utilzia-se um regulador robusto recursivo. Simulaçõoes do robô móvel com rodas deslizantes e do robô helicóptero são apresentadas utilizando os parâmetros de um robô móvel Pioneer 3AT e de um robô helicóptero RMAX. Desenvolve-se também um mini robô helicóptero e uma base de movimento para realização de testes de controle do mini robô helicóptero constiste de um mini helimodelo e de um piloto automático baseado em um microprocessador com conectividade Wi-Fi, uma unidade de medida inercial e uma placa de controle de servos motores. E por fim, desenvolve-se a coordenação de robôs heterogêneos de modo que estes sigam um líder. Para isto é utilziado um controlador descentralizado e cooperativo cuja finalidade é gerar trajetórias de referência para que os robôs heterogênos se movimentem em formação rígida. / This research deals with the coordination of the heterogeneous robots, consisting of a robotic helicopter and multiple uheeled mobile robots, to achieve this aim this work develops the estimation of attitude, heading and positions of a robot based on robust filters. The filters perform the fusion of the signals of a low-cost inertial measurement unit and a GPS (Global Positioning System) receiver considering a rigid body model formulated in terms of quaternions. Experimental results are presented based on a comparative study of the robust filters and Kalman filter. It develops a robust control scheme of a ski-steering mobile robot and a robotic helicopter. The robust control is performed through a the robust recursive regulator. Simulations of the skid-steering mobile robot and a robotic helicopter are presented using the parameters of a Pioneer 3AT and a robotic helicopter RMAX. It also develops a mini robotic helicopter and a motion base to perform control test of a mini robotic helicopter. The mini robotic helicopter consists of a mini helicopter TREX 450 XL and an autopilot based on a microprocessor with Wi-Fi, an inertial measurement unit a servo control board. To finish, it develops the coordination of the heterogeneous robots in order to perform a leader strategy based on the concept of rigid formation.

Nesta tese de doutorado são apresentados sistemas globais de estimativa baseados em modelos Markovianos aplicados na área de reabilitação robótica. Os sistemas propostos foram desenvolvidos para estimar as posições angulares dos elos de exoesqueletos para membros inferiores, desenvolvidos para reabilitação motora em pacientes que sofreram Acidente Vascular Cerebral (AVC) ou lesão medular. Filtros baseados no filtro de Kalman, um nominal e outro considerando incertezas no modelo, foram utilizados em estratégias de fusão de dados de sensores provenientes de sensores inerciais, possibilitando estimativas de posicionamentos angulares. Algoritmos genéticos são utilizados na otimização dos filtros, ajustando as matrizes de peso destes. Em oposição as modelagens tradicionais, via estimativa local, utilizando somente uma unidade inercial para cada modelo, propõe-se um sistema global de estimativa, obtendo-se a melhor informação de cada sensor combinando-os em um modelo Markoviano. Resultados experimentais com um exoesqueleto foram utilizados para comparar a abordagem Markoviana às convencionais. / In this thesis are presented global estimation systems based on Markov models applied in robotic rehabilitation area. The proposed systems have been developed to estimate the angular positions of the exoskeletons for lower limbs, designed to provide motor rehabilitation of stroke and spinal cord injured people. Filters based on the Kalman filter, one nominal and other considering uncertainties in the model, were used in sensor data fusion strategies from inertial sensors, to estimate angular positions. Genetic algorithms are used to the optimization of filters, tuning the weighting matrices. In opposition to these modelling via local estimation, using only one inertial unit, we also chose a global modelling getting the best information from each sensor, combining them in a Markov model. Experimental results with an exoskeleton were used to compare the Markovian approach to conventional.

O estudo da estabilidade e desempenho em sistemas de controle é um tópico relevante na teoria de sistemas. Quando são assumidas incertezas no modelo da planta, existe uma maior dificuldade para garantir um nível de desempenho adequado do sistema dinâmico e a estabilidade pode ser comprometida. Neste trabalho são utilizados um regulador linear quadrático robusto e um filtro de Kalman robusto combinados em uma única formulação para tratar de sistemas dinâmicos incertos em tempo real. O caso de estudo selecionado é o pêndulo invertido. Seus principais desafios de controle encontrados na literatura: estabilização, seguimento e levantamento-captura, serão considerados. Os algoritmos utilizados são motivados pelo fato de que problemas estocásticos podem ser resolvidos por meio de argumentos determinísticos, baseados nos conceitos de função penalidade e mínimos quadrados regularizados. Desta forma, é possível a obtenção do melhor desempenho em contrapartida à máxima influência de incerteza admissível. A análise de desempenho do controlador robusto é realizada por meio de ensaios práticos incluindo incertezas na planta, ruído nos sensores e distúrbios no sinal de controle do pêndulo. / The study of stability and performance in control systems is a relevant topic in systems theory. When uncertainties are considered in the model of the plant, there is a greater difficulty in ensuring an appropriate performance level of the dynamic system, plus, the stability could be compromised as well. In this dissertation a robust linear quadratic regulator and a robust Kalman filter are used in a unified manner to deal with uncertain dynamic systems in real time. The selected case study is the inverted pendulum. Its main control challenges found in the literature will be considered: stabilization, tracking and catching swing-up. The used algorithms are motivated by the fact that stochastic problems can be solved through deterministic arguments based on the concepts of penalty function and regularized least-squares. Thus, it is possible to obtain an optimal performance for the maximum acceptable uncertainty. The performance analysis of the robust control is carried out by practical experiments including uncertainties in the plant, noise in the sensors and disturbance in the pendulum control signal.

Made available in DSpace on 2015-03-04T18:50:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tese - Patricia Sanez Pacheco.pdf: 5863593 bytes, checksum: 09110174632af5db7c118097a7724e97 (MD5) Previous issue date: 2006-11-16 / Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo a Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro / In this work, formulations of ocean data assimilation methods and numerical experiments focusing on the tropical Atlantic Ocean are presented. A methodology of correction of salinity, which takes the temperature analysis and a local relation between temperature and salinity, and numerical experiments are also presented. The methods used here were: the Bergthorsson and Döös (B&D) method; the method of Successive Corrections, both with fixed weights; and a version of the Kalman filter based on the Fokker-Plank equation with prognostic weights. The global circulation model MOM version 3 from GFDL/NOAA was used for the realization of experiments with inter-annual and seasonal variabilities. These experiments used observational data from the PIRATA project and from the climatological Levitus Atlas, respectively. The experiments were performed after 15 years of spin up. Several sensitivity experiments were realized to identify the impact of data assimilation on the model results, particularly in relation to: (i) the number of model vertical levels with assimilation, (ii) assimilation of only vertical profiles of temperature; (iii) assimilation of only vertical profiles of salinity; (iv) assimilation of vertical profiles of both temperature and salinity; (v) assimilation of only vertical profiles of temperature but with salinity correction. The results showed that the use of the assimilation methods reduced the model errors in relation to the observational data. The analysis increments by the data assimilation methods heated the surface ocean and cooled the region below the thermocline. The Kalman filter version produced localized corrections around the observational data, while the methods with prescribed weights produced smooth analysis with large-scale impacts. The assimilation of only temperature with the B&D method conducted for 1 year imposed perturbations that caused the degradation of the solution in the second half of the experiment. The assimilation of both temperature and salinity or the assimilation of only temperature with salinity correction produced the best model estimate with respect to observation. For the implementation of an operational ocean data assimilation system with the methods investigated in the present work, it is recommended the use of the B&D method and assimilation of both temperature and salinity. / Neste trabalho são apresentadas formulações de métodos de assimilação de dados oceanográficos e experimentos numéricos enfocando o Oceano Atlântico tropical. É apresentada ainda uma metodologia e experimentos de correção da salinidade a partir de análises de temperatura usando uma relaçãolocal entre a temperatura e salinidade. Foi utilizado o método de Bergthorsoon e Döös (B&D), o método de correções sucessivas, ambos com pesos prescritos, e uma versão do filtro de Kalman baseada na equação de Fokker-Planck com pesos prognosticados. Foi empregado o modelo de circulação geral dos oceanos MOM3 do GFDL/NOAA para a realização de experimentos com variabilidade interanual e com variabilidade sazonal usando dados observados do projeto PIRATA e climatologia do Atlas de Levitus, respectivamente. As integrações foram feitas após 15 anos de integração de spin up. Diversos experimentos de sensibilidade foram realizados para identificar o impacto da assimilação de dados na simulação do modelo, particularmente em relação a: (i) número de níveis verticais do modelo com assimilação; (ii) assimilação com perfis verticais de temperatura; (iii) assimilação com perfis verticais de salinidade; (iv) assimilação de ambos perfis verticais de temperatura e salinidade; e (v) assimilação de somente perfis verticais de temperatura mas com correção da salinidade. Os resultados obtidos indicam que os métodos de assimilação reduziram os erros do modelo em relação às observações. Os incrementos da análise produzidos pelos métodos de assimilação aqueceram o oceano superficial e esfriaram a região abaixo da termoclina. A versão do filtro de Kalman produziu correções localizadas ao redor dos pontos de dados observacionais, enquanto os métodos com pesos prescritos produziram análises mais suaves com correções em áreas maiores. A assimilação de somente temperatura com o método de B&D conduzida por 1 ano impôs perturbações que causaram a degradação da qualidade da simulação na segunda metade do experimento. A assimilação de ambos temperatura e salinidade ou somente assimilação de temperatura com correção da salinidade produziram a melhor estimativa do modelo em relação às observações. Para a implementação de um sistema de assimilação de dados oceanográficos operacional com os métodos aqui investigados recomenda-se o uso do método de B&D e assimilação de ambos temperatura e salinidade.

Coordenação de robôs móveis é um tópico importante de pesquisa dado que existem tarefas que podem ser desenvolvidas de forma mais eficiente e com menor custo por um grupo de robôs do que por um só robô. Nesta dissertação é apresentado um estudo sobre coordenação de robôs móveis para o problema de navegação em ambientes externos. Para isso, foi desenvolvido um sistema de localização utilizando os dados de odometria e do receptor GPS, e um sistema de desvio de obstáculos para planejar a trajetória livre de obstáculos. Os movimentos coordenados foram realizados em função de um líder e qualquer robô da formação pode assumir a liderança. A liderança é assumida pelo robô que ultrapassar a distância mínima a um obstáculo. Movimentos estáveis são gerados através de uma lei de controle descentralizada baseada nas coordenadas dos robôs. Para garantir a estabilidade da formação quando há alternância de líder ou remoção de robôs, foi feito controle tolerante a falhas para um grupo de robôs móveis. O controle tolerante a falhas é baseado em controle H \'INFINITO\' por realimentação da saída de sistemas lineares sujeitos a saltos Markovianos para garantir a estabilidade da formação quando um dos robôs é perdido durante o movimento coordenado. Os resultados do sistema de localização mostram que o uso de filtro robusto para a fusão de dados produz uma melhor estimativa da posição do robô móvel. Os resultados também mostram que o sistema de desvio de obstáculos é capaz de gerar uma trajetória livre de obstáculos em ambientes desconhecidos. E por fim, os resultados do sistema de coordenação mostram que o grupo de robôs mantém a formação desejada percorrendo a trajetória de referência na presença de distúrbios ou quando um robô sai da formação. / Coordination of mobile robots is an important topic of research because there are tasks that may be too difficult for a single robot to perform alone, these tasks can be performed more efficiently and cheaply by a group of mobile robots. This dissertation presents a study on the coordination of mobile robots to the problem of navigation in outdoor environments. To solve this problem, a localization system using data from odometry and GPS receiver, and an obstacle avoidance system to plan the collision-free trajectory, were developed. The coordinated motions are performed by the robots that follow a leader, and any robot of the formation can assume the leadership. The leadership is assumed by a robot when it exceeds the threshold distance to an obstacle. Stable motions are generated by a decentralized control law based on the robots coordinates. To ensure the stability formation when there is alternation of leader or one of the robots is removed, we made a fault tolerant control for a group of mobile robots. The fault tolerant approach is based on output feedback H \'INFINITE\' control of Markovian jump linear systems to ensure stability of the formation when one of the robots is lost during the coordinated motion. The results of the localization system show that the use of robust filter for data fusion produces a better estimation of the mobile robots position. The results also show that the obstacle avoidance system is capable of generating a path free from obstacles in unknown environments. Finally, the results of the coordination system show that the group of robots maintain the desired formation along the reference trajectory in the presence of disturbance or removal of one of them.

Nesta tese de doutorado são apresentados sistemas globais de estimativa baseados em modelos Markovianos aplicados na área de reabilitação robótica. Os sistemas propostos foram desenvolvidos para estimar as posições angulares dos elos de exoesqueletos para membros inferiores, desenvolvidos para reabilitação motora em pacientes que sofreram Acidente Vascular Cerebral (AVC) ou lesão medular. Filtros baseados no filtro de Kalman, um nominal e outro considerando incertezas no modelo, foram utilizados em estratégias de fusão de dados de sensores provenientes de sensores inerciais, possibilitando estimativas de posicionamentos angulares. Algoritmos genéticos são utilizados na otimização dos filtros, ajustando as matrizes de peso destes. Em oposição as modelagens tradicionais, via estimativa local, utilizando somente uma unidade inercial para cada modelo, propõe-se um sistema global de estimativa, obtendo-se a melhor informação de cada sensor combinando-os em um modelo Markoviano. Resultados experimentais com um exoesqueleto foram utilizados para comparar a abordagem Markoviana às convencionais. / In this thesis are presented global estimation systems based on Markov models applied in robotic rehabilitation area. The proposed systems have been developed to estimate the angular positions of the exoskeletons for lower limbs, designed to provide motor rehabilitation of stroke and spinal cord injured people. Filters based on the Kalman filter, one nominal and other considering uncertainties in the model, were used in sensor data fusion strategies from inertial sensors, to estimate angular positions. Genetic algorithms are used to the optimization of filters, tuning the weighting matrices. In opposition to these modelling via local estimation, using only one inertial unit, we also chose a global modelling getting the best information from each sensor, combining them in a Markov model. Experimental results with an exoskeleton were used to compare the Markovian approach to conventional.

The simplified models of synchronous generators, widely used in stability studies of large electric power systems, are not completely suitable for the stability analysis and the design of controllers of distributed synchronous generators, generally connected to typically unbalanced branches. To more accurately analyze the systems with distributed generation, it is necessary to utilize synchronous generator models that consider frequency variation in their electrical equations. Furthermore, this model must represent possible unbalanced three-phase voltages at the generator terminals as well. Nonetheless, to provide reliable responses, the parameters of this more detailed model should be known. Thus, this work assesses the influence of the parameters on the responses of a detailed synchronous generator model, suitable to depict unbalanced operating conditions, and proposes an approach for the estimation of its most important parameters. In the proposed structure, we first employ Trajectory Sensitivity Functions to evaluate the dependency of the responses of this model with respect to its parameters and, from that, we rank them according to their importance. Subsequently, we apply an estimation process that utilizes the Unscented Kalman Filter with the aid of a genetic algorithm to estimate the main parameters of this synchronous generator model under unbalanced operating conditions. To obtain the results and, therefore, assess the proposed estimation approach, we make use of a system which comprises a synchronous generator connected to a three-phase unbalanced load. In addition to the unbalanced operation of the test system, we also consider noises due to the constant load switching, typical of distribution systems. The estimations performed for three operating conditions of the generator were very satisfactory, which demonstrates the efficiency of the proposed approach to obtain adequate models for the description of synchronous generator operation under unbalanced operating conditions. / Os modelos simplificados de geradores síncronos, amplamente utilizados em estudos de estabilidade de grandes sistemas elétricos de potência, não são completamente adequados para a análise de estabilidade e projetos de controladores dos geradores síncronos distribuídos, geralmente conectados a sistemas tipicamente desequilibrados. Para que os sistemas com geração distribuída possam ser analisados mais fidedignamente, é necessária a utilização de um modelo de gerador síncrono que considere a variação de frequência em suas equações elétricas. Além disso, esse modelo também deve ser capaz de representar possíveis tensões trifásicas desequilibradas nos terminais do gerador. Entretanto, para que esse modelo mais detalhado possa fornecer respostas coerentes com a realidade, deve-se conhecer seus parâmetros. Dessa forma, este trabalho avalia a influência dos parâmetros nas respostas de um modelo de gerador síncrono mais detalhado, adequado para representar operações desbalanceadas, e propõe uma abordagem para a estimação de seus parâmetros mais importantes. Nessa estrutura, inicialmente empregam-se as Funções de Sensibilidade de Trajetória para avaliar a dependência das respostas desse modelo em relação aos seus parâmetros e, a partir disso, ordená-los conforme sua importância. Em seguida, aplica-se um processo de estimação que utiliza o Filtro de Kalman Unscented com o auxílio de um algoritmo genético para estimar os principais parâmetros desse modelo de gerador síncrono em condições de desbalanço. Para a obtenção dos resultados e consequente avaliação da abordagem de estimação proposta, utiliza-se um sistema composto por um gerador síncrono conectado a uma carga trifásica desbalanceada. Além da operação desbalanceada desse sistema teste, também são considerados ruídos devidos ao constante chaveamento de cargas, típicos de sistemas de distribuição. As estimações realizadas para três condições de operação do gerador foram bem satisfatórias, indicando a eficiência da abordagem proposta na obtenção de modelos adequados para descrever a operação de geradores síncronos em condições de desbalanço.

Nesta tese de doutorado é proposta uma abordagem para estimar a velocidade angular de geradores síncronos conectados em um sistema elétrico de potência, a partir de sinais que podem ser facilmente mensurados, tais como a corrente e a tensão na barra do lado de alta tensão do transformador que conecta o gerador em análise ao restante do sistema. Uma vez que informações precisas sobre o comportamento dinâmico do sistema são de elevada importância para um controle efetivo do SEP, especialmente com o aumento da complexidade da rede, a abordagem proposta nesta tese fornece uma estimativa do sinal de velocidade que pode ser aplicada no estudo da estabilidade a pequenas perturbações para mitigar os problemas inerentes a presença das oscilações eletromecânicas mal amortecidas nos SEPs. A abordagem desenvolvida é composta por dois métodos sendo cada um deles aplicável dependendo das características do problema a ser resolvido e das informações disponíveis para tanto. No primeiro método, uma técnica de sensibilidade da trajetória é aplicada ao sinal de diferença entre a resposta obtida pelo modelo simulado e aquela fornecida por dados amostrados no sistema real emulado. A partir desse sinal de erro e das curvas de sensibilidade, a técnica possibilita calibrar os coeficientes de um modelo linear do SEP e, consequentemente, descrever de forma precisa a resposta da velocidade do gerador em análise. No segundo método, uma técnica de filtragem é utilizada (filtro de Kalman Unscented) a qual fornece uma estimativa adequada para a velocidade angular do rotor mesmo quando elevadas discrepâncias são observadas entre a saída do modelo simulado e a resposta amostrada no sistema real. Os resultados obtidos sobre diferentes sistemas testes evidenciam a eficiência da abordagem proposta. / In this thesis, an approach is proposed to estimate the rotor speed of synchronous generators connected to an electric power system (EPS), from signals that can be easily sampled by measuring equipment, such as current and voltage in high voltage side of the step-up transformer of the power plant. Accurate information about the dynamic behavior of system is essential for effective control and reliable operation of EPS, especially with the increasing complexity of the grid. Hence, the main aim of this work is to provide an estimate of the rotor speed signal that can be applied in the area of small-signal stability, in order to mitigate the detrimental effects of poorly damped electromechanical oscillations in EPSs. The developed approach is composed of two methods, where each of them is applicable depending on the characteristics of the problem to be solved and the available information. In the first method, a trajectory sensitivity technique is applied on the mismatch between the simulated output in the system linear model and the response of the real system. Using this error signal and the sensitivity curves, this method allows to identify and to calibrate some coefficients of the linear model and, consequently, to adequately describe the speed response of the generator under analysis. In this second method, a filtering technique is used, the Unscented Kalman Filter, which provides an adequate estimate for rotor speed even when high discrepancies are observed between the linear model and the sampled response of real system. The results obtained on test systems with different characteristics show the efficiency of the proposed approach.