Made available in DSpace on 2016-08-17T14:52:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Lucilene Ferreira Mouzinho.pdf: 571993 bytes, checksum: 2e8dd4d10b95625fa753d51326490aa5 (MD5) Previous issue date: 2003-03-12 / This work presents an artificial neural network model to estimate or indirectly measure the speed of three-phase induction machines for control purpose. A comparative analysis of the neural estimator is performed with the following types of speed estimators: rotor flux, electromotive force and model reference adaptive. The algorithms of the estimators are assembled and connected to the dq0 model of the induction machine. Computational simulation results, obtained from machine-estimators model, are used to carry out a comparative analysis of the speed estimators performance. This work also presents a survey on neural network applications in induction machines, covering the following issues: control, failure, supervision, diagnosis, identification and estimation. / Nesta dissertação apresenta-se um modelo de uma rede neural artificial para estimar ou medir indiretamente a velocidade em máquinas de indução trifásicas para fins de controle. Realiza-se uma análise comparativa do estimador neural com os seguintes tipos de estimadores de velocidade fundamentados: fluxo do rotor, força eletromotriz e modelo adaptativo de referência. Os algoritmos dos estimadores são construídos e acoplados ao modelo dq0 da máquina de indução. A partir de resultados de simulações computacionais, obtidos dos modelos máquina-estimadores, realiza-se a análise de desempenho dos estimadores que tem como objetivo verificar quais dos estimadores atingiu em menor tempo uma velocidade de referência. Este trabalho também apresenta um estudo sobre a aplicação de redes neurais em máquinas de indução, abordando os seguintes tópicos: controle, falhas, supervisão, diagnóstico, identificação e estimação.