Submitted by Nelson Medeiros da Silva Filho null (nelson@feb.unesp.br) on 2017-11-21T20:22:26Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_Nelson_definitiva.pdf: 7460359 bytes, checksum: 2454c030157e861e2383abfc17deeed5 (MD5) / Submitted by Nelson Medeiros da Silva Filho null (nelson@feb.unesp.br) on 2017-11-22T14:06:59Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_Nelson_definitiva.pdf: 7460359 bytes, checksum: 2454c030157e861e2383abfc17deeed5 (MD5) / Submitted by Nelson Medeiros da Silva Filho null (nelson@feb.unesp.br) on 2017-11-22T18:09:14Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_Nelson_definitiva.pdf: 7460359 bytes, checksum: 2454c030157e861e2383abfc17deeed5 (MD5) / Submitted by Nelson Medeiros da Silva Filho null (nelson@feb.unesp.br) on 2017-11-22T18:12:24Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_Nelson_definitiva.pdf: 7460359 bytes, checksum: 2454c030157e861e2383abfc17deeed5 (MD5) / Submitted by Nelson Medeiros da Silva Filho null (nelson@feb.unesp.br) on 2017-11-22T19:44:22Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_Nelson_definitiva.pdf: 7460359 bytes, checksum: 2454c030157e861e2383abfc17deeed5 (MD5) / Submitted by Nelson Medeiros da Silva Filho null (nelson@feb.unesp.br) on 2017-11-23T11:57:14Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_Nelson_definitiva.pdf: 7460359 bytes, checksum: 2454c030157e861e2383abfc17deeed5 (MD5) / Submitted by Nelson Medeiros da Silva Filho Medeiros da Silva Filho (nelson@feb.unesp.br) on 2017-11-23T12:57:55Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_Nelson_definitiva.pdf: 7460359 bytes, checksum: 2454c030157e861e2383abfc17deeed5 (MD5) / Submitted by Nelson Medeiros da Silva Filho Medeiros da Silva Filho (nelson@feb.unesp.br) on 2017-11-23T13:16:31Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_Nelson_definitiva.pdf: 7460359 bytes, checksum: 2454c030157e861e2383abfc17deeed5 (MD5) / Submitted by Nelson Medeiros da Silva Filho Medeiros da Silva Filho (nelson@feb.unesp.br) on 2017-11-23T13:34:44Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_Nelson_definitiva.pdf: 7460359 bytes, checksum: 2454c030157e861e2383abfc17deeed5 (MD5) / Submitted by Nelson Medeiros da Silva Filho Medeiros da Silva Filho (nelson@feb.unesp.br) on 2017-11-23T17:24:55Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_Nelson_definitiva.pdf: 7460359 bytes, checksum: 2454c030157e861e2383abfc17deeed5 (MD5) / Submitted by Nelson Medeiros da Silva Filho Medeiros da Silva Filho (nelson@feb.unesp.br) on 2017-11-23T17:29:01Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_Nelson_definitiva.pdf: 7460359 bytes, checksum: 2454c030157e861e2383abfc17deeed5 (MD5) / Submitted by Nelson Medeiros da Silva Filho (nelson@feb.unesp.br) on 2017-11-24T12:05:23Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_Nelson_definitiva.pdf: 7460359 bytes, checksum: 2454c030157e861e2383abfc17deeed5 (MD5) / Submitted by Nelson Medeiros da Silva Filho (nelson@feb.unesp.br) on 2017-11-24T12:39:44Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_Nelson_definitiva.pdf: 7460359 bytes, checksum: 2454c030157e861e2383abfc17deeed5 (MD5) / Submitted by Nelson Medeiros da Silva Filho (nelson@feb.unesp.br) on 2017-11-24T16:47:39Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_Nelson_definitiva.pdf: 7460359 bytes, checksum: 2454c030157e861e2383abfc17deeed5 (MD5) / Submitted by Nelson Medeiros da Silva Filho (nelson@feb.unesp.br) on 2017-11-24T17:31:21Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_Nelson_definitiva.pdf: 7460359 bytes, checksum: 2454c030157e861e2383abfc17deeed5 (MD5) / Submitted by Nelson Medeiros da Silva Filho (nelson@feb.unesp.br) on 2017-11-27T11:40:49Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_Nelson_definitiva.pdf: 7460359 bytes, checksum: 2454c030157e861e2383abfc17deeed5 (MD5) / Approved for entry into archive by Minervina Teixeira Lopes null (vina_lopes@bauru.unesp.br) on 2017-11-27T11:49:57Z (GMT) No. of bitstreams: 1 silvafilho_ne_me_bauru.pdf: 7341586 bytes, checksum: 69bdcc2dde57f38f92436f203095b2a2 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-11-27T11:49:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 silvafilho_ne_me_bauru.pdf: 7341586 bytes, checksum: 69bdcc2dde57f38f92436f203095b2a2 (MD5) Previous issue date: 2017-09-29 / O Motor de Indução Trifásico (MIT) é o mais utilizado em aplicações industriais e acionamentos eletromecânicos diversos, por ser um motor de construção robusta, ter baixo custo de fabricação e bom rendimento elétrico. Nesse cenário, destaca-se a importância de um correto diagnóstico de falhas de uma forma incipiente, evitando perdas nos processos produtivos e danos severos nessas máquinas. A estratégia da manutenção corretiva impõe, nos processos produtivos, paradas inesperadas da linha de produção podendo causar grandes prejuízos financeiros. Nesse contexto, a manutenção preditiva, auxiliada por sistemas de monitoramento constante, vem de encontro as necessidades dos processos industriais pois, além de prever paradas inesperadas, permite um planejamento da produção mais seguro, no que tange a continuidade do processo e administração da equipe de manutenção especializada. Entretanto, requer monitoramento constante com uma análise dos dados e conhecimento prévio do sistema para a avaliação dos parâmetros e das variáveis envolvidas. Esse trabalho de pesquisa propôs o desenvolvimento de uma abordagem para diagnosticar defeitos em MIT, por meio de diafragmas piezelétricos de baixo custo e sistemas inteligentes do tipo Redes Neurais Artificiais (RNA). Mais especificamente, defeitos elétricos do tipo curto-circuito entre espiras de uma mesma bobina nos estatores dessas máquinas. Para tal, foi implementada uma bancada experimental em ambiente de laboratório, onde foram realizados ensaios com simulações de falhas relacionadas a curto-circuito entre espiras das bobinas do enrolamento do estator, visando a obtenção de dados de corrente elétrica e vibração do MIT, para o treinamento das arquiteturas de RNA. Em seguida essas redes foram treinadas e validadas, e a análise dos resultados obtidos foi realizada através de critérios estatísticos como taxa de acerto percentual, erro relativo percentual, desvio padrão e coeficiente de correlação entre os dados. Os resultados indicam que a abordagem proposta mostrou-se precisa e robusta, sinalizando a factibilidade do uso da técnica em motores de maior potência e tensão elétrica de operação, que possuem valores de custo para aquisição relativamente altos. / The three-phase induction motor (MIT) is the most widely used in industrial applications and various electromechanical drives, as it is a robust construction engine, low manufacturing cost and good electrical performance. In this scenario, the importance of a correct fault diagnosis in an incipient way is highlighted, avoiding losses in the productive processes and severe damages in these machines. The strategy of corrective maintenance imposes, in the productive processes, unexpected stops of the production line and can cause great financial losses. In this context, the predictive maintenance, aided by constant monitoring systems, meets the needs of industrial processes because, in addition to anticipating unexpected stops, it allows a safer production planning regarding the continuity of the process and administration of the maintenance team specialized. However, it requires constant monitoring with an analysis of the data and prior knowledge of the system for the evaluation of the parameters and variables involved. This research project proposed the development of an approach to diagnose defects in MIT, through low cost piezoelectric diaphragms and intelligent artificial neural networks (ANNs). More specifically, short-circuit electrical defects between turns of the same coil in the stators of these machines. For this, an experimental bench was implemented in a laboratory environment, where tests were performed with fault simulations related to short circuits between turns of the coils of the stator winding, aiming to obtain data of electrical current and vibration of the MIT for the training of ANN architectures. Afterwards, these networks were trained and validated, and the analysis of the results obtained was performed through statistical criteria such as percentage success rate, relative percentage error, standard deviation and correlation coefficient between the data. The results indicated that the proposed approach proved to be accurate and robust, signaling the feasibility of using the technique in engines with higher power and operating voltage, which have relatively high acquisition cost values.

The main objective of this work is to perform a comparative study between a three phase induction motor squirrel cage traditional and asymmetrical three-phase induction motor. Were used two motors of the same power, the motor being powered by an asymmetrical voltage source phase. In the studies we investigated the behavior of various quantities such as yield, starting current, voltage sags, power factor, and the power supplied by each machine. With the results obtained from practical experiments, it was found that the asymmetric motor features a number of advantages over traditional engines, which makes it an excellent choice when the application requires the drive loads of high power and not has a three-phase supply. / O objetivo principal deste trabalho é realizar um estudo comparativo entre um motor de indução trifásico do tipo gaiola de esquilo tradicional e um motor de indução trifásico assimétrico. Foram empregados dois motores com a mesma potência, sendo o motor assimétrico alimentado por uma fonte de tensão monofásica. Nos estudos foi investigado o comportamento de várias grandezas como rendimento, corrente de partida, afundamentos de tensão, fator de potência, bem como as potências fornecidas por cada máquina. De posse dos resultados obtidos através de experimentos práticos, pôde-se constatar que o motor assimétrico apresenta uma série de vantagens em relação aos motores tradicionais, o que o torna uma excelente opção quando a aplicação exige o acionamento de cargas de potências elevadas e não se dispõe de um sistema trifásico de alimentação. / Mestre em Ciências

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This works proposes parameters estimation algorithm to auto-tune the control laws of a speed sensorless servo. The identification process of the electrical and mechanical parameters is based on recursive least squares method (RLS) and utilizes just measured stator currents. The electrical parameters are obtained by the transfer function of the motor with locked rotor. Hence, this eliminates the need to realize classical tests for the electrical parameters obtention and impose robustness to the controller for parameters variations caused by aging of materials. Thus, the electrical parameters are used to project the current controllers and the rotor speed is estimated by a model reference adaptive systems (MRAS). The structure of MRAS is composed by two systems (reference model and adaptive system) based on instantaneous reactive power and using an adaptation mechanism. On the other hand, to obtain a robust control when the system is subject to disturbances or load s variations, mechanical parameters are identified using estimated rotor speed and mechanical model of the induction motor (IM). Finally, for the speed control is used a proportional plus integral controller (PI) self-tuned through the estimated inertia. / Este trabalho propõe um algoritmo de identificação paramétrica para auto-ajuste da lei de controle de um servo de velocidade sem sensor mecânico. O processo de identificação dos parâmetros elétricos e mecânicos do servo é baseado em algoritmos do tipo mínimos quadrados recursivo (RLS) e utiliza apenas as medidas das correntes estatóricas. Os parâmetros elétricos são identificados através da função de transferência do motor com rotor bloqueado. Isso elimina a necessidade de realizar ensaios clássicos para obtenção dos parâmetros elétricos e impõe robustez ao controlador frente a variações paramétricas que ocorrem devido aos desgastes e envelhecimento dos materiais que constituem o motor. Uma vez identificados, os parâmetros elétricos são utilizados no projeto dos controladores de corrente e a velocidade rotórica é estimada utilizando um sistema adaptativo por modelo de referência (MRAS). A estrutura do MRAS é composta por dois sistemas (modelo de referência e sistema adaptativo) baseados na potência reativa instantânea e utiliza um mecanismo de adaptação. Por outro lado, para impor robustez ao controlador frente a variações de carga, os parâmetros mecânicos são identificados a partir da velocidade rotórica estimada e do modelo mecânico do motor de indução (MI). Finalmente, para o controle de velocidade é usado um controlador proporcional e integral (PI) com seus ganhos sintonizados a partir da inércia estimada.

Os motores de indução trifásicos são os principais elementos de conversão de energia elétrica em mecânica motriz aplicados em vários setores produtivos. Identificar um defeito no motor em operação pode fornecer, antes que ele falhe, maior segurança no processo de tomada de decisão sobre a manutenção da máquina, redução de custos e aumento de disponibilidade. Nesta tese são apresentas inicialmente uma revisão bibliográfica e a metodologia geral para a reprodução dos defeitos nos motores e a aplicação da técnica de discretização dos sinais de correntes e tensões no domínio do tempo. É também desenvolvido um estudo comparativo entre métodos de classificação de padrões para a identificação de defeitos nestas máquinas, tais como: Naive Bayes, k-Nearest Neighbor, Support Vector Machine (Sequential Minimal Optimization), Rede Neural Artificial (Perceptron Multicamadas), Repeated Incremental Pruning to Produce Error Reduction e C4.5 Decision Tree. Também aplicou-se o conceito de Sistemas Multiagentes (SMA) para suportar a utilização de múltiplos métodos concorrentes de forma distribuída para reconhecimento de padrões de defeitos em rolamentos defeituosos, quebras nas barras da gaiola de esquilo do rotor e curto-circuito entre as bobinas do enrolamento do estator de motores de indução trifásicos. Complementarmente, algumas estratégias para a definição da severidade dos defeitos supracitados em motores foram exploradas, fazendo inclusive uma averiguação da influência do desequilíbrio de tensão na alimentação da máquina para a determinação destas anomalias. Os dados experimentais foram adquiridos por meio de uma bancada experimental em laboratório com motores de potência de 1 e 2 cv acionados diretamente na rede elétrica, operando em várias condições de desequilíbrio das tensões e variações da carga mecânica aplicada ao eixo do motor. / The three-phase induction motors are the key elements of electromechanical energy conversion in a variety of productive sectors. Identify a defect in an operating motor can provide, before it fails, greater safety for decision making on machine maintenance, reduce costs and increase process availability. This thesis initially presents a literature review and the general methodology for reproduction of defects in the motors and the application of discretization technique of current and voltage signals in the time domain. It was also developed a comparative study of methods of pattern classification for the identification of defects has been developed in these machines, such as Naive Bayes, k-Nearest Neighbor, Support Vector Machine (Sequential Minimal Optimization), Artificial Neural Network (Multilayer Perceptron), Repeated incremental Pruning to Produce Error Reduction and C4.5 Decision Tree. Also applied the concept of Multi-Agent Systems (MAS) to support the use of multiple competing methods in a distributed manner to pattern recognition of faults in bearings, broken rotor bars and stator short-circuit in induction motors. Additionally, some strategies for the definition of the severity of the aforementioned defects in engines have been explored, including making an investigation of the influence of voltage unbalance in the machine feed for the determination of these anomalies. Experimental data are acquired from 1 and 2 cv motors under sinusoidal supply, operating in various unbalance conditions and under a wide range of mechanical load applied to the motor shaft.

Nesta pesquisa, é proposta uma metodologia para detectar e classificar os distúrbios observados em um Sistema Elétrico Industrial (SEI), além de estimar de forma não intrusiva, o torque eletromagnético e a velocidade associada ao Motor de Indução Trifásico (MIT) em análise. A metodologia proposta está baseada na utilização da Transformada Wavelet (TW) para a detecção e a localização no tempo dos afundamentos e interrupções de tensão, e na aplicação da Função Densidade de Probabilidade (FDP) e Correlação Cruzada (CC) para a classificação dos eventos. Após o processo de classificação dos eventos, a metodologia como implementada proporciona a estimação do torque eletromagnético e a velocidade do MIT por meio das tensões e correntes trifásicas via Redes Neurais Artificiais (RNAs). As simulações computacionais necessárias sobre um sistema industrial real, assim como a modelagem do MIT, foram realizadas utilizando-se do software DIgSILENT PowerFactory. Cabe adiantar que a lógica responsável pela detecção e a localização no tempo detectou corretamente 93,4% das situações avaliadas. Com relação a classificação dos distúrbios, o índice refletiu 100% de acerto das situações avaliadas. As RNAs associadas à estimação do torque eletromagnético e à velocidade no eixo do MIT apresentaram um desvio padrão máximo de 1,68 p.u. e 0,02 p.u., respectivamente. / This study proposes a methodology to detect and classify the disturbances observed in an Industrial Electric System (IES), in addition to, non-intrusively, estimate the electromagnetic torque and speed associated with the Three-Phase Induction Motor (TPIM) under analysis. The proposed methodology is based on the use of the Wavelet Transform WT) for the detection and location in time of voltage sags and interruptions, and on the application of the Probability Density Function (PDF) and Cross Correlation (CC) for the classification of events. After the process of events classification, the methodology, as implemented, provides the estimation of the electromagnetic torque and the TPIM speed through the three-phase voltages and currents via Artificial Neural Networks (ANN). The necessary computer simulations of a real industrial system, as well as the modeling of the TPIM, were performed by using the DIgSILENT PowerFactory software. The logic responsible for the detection and location in time correctly detected 93.4% of the assessed situations. Regarding the classification of disturbances, the index reflected 100% accuracy of the assessed situations. The ANN associated with the estimation of the electromagnetic torque and speed at the TPIM shaft showed a maximum standard deviation of 1.68 p.u. and 0.02 p.u., respectively.

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.

Esta pesquisa apresenta um estudo da resposta dinâmica dos motores de indução trifásicos submetidos a afundamentos de tensão. As simulações computacionais sobre um sistema de distribuição, assim como a modelagem dos motores de indução trifásicos baseada em dados reais, foram realizadas utilizando-se do software ATP (Alternative Transients Program). Estas tiveram por objetivo gerar situações representativas da operação do sistema elétrico de potência (SEP), caracterizando afundamentos de tensão, fenômenos estes pertencentes à classe de variações de tensão de curta duração (VTCD), no contexto da qualidade da energia elétrica (QEE). Da observação destes afundamentos, verificaram-se as situações que vieram ou não, a comprometer a alimentação do equipamento analisado e, conseqüentemente, seu desempenho. Pelos resultados observados, evidencia-se que a metodologia de análise aplicada é satisfatória e condizente com o encontrado em situações reais de operação dos motores de indução trifásicos, denotando certas características intrínsecas no contexto das VTCDs. / This research shows a study on the dynamic response of three-phase induction motors submitted to voltage sags. Computer simulations about a distribution system, as well as the modeling of three-phase induction motors based on actual data, were made using ATP (Alternative Transients Program) software. These simulations intended to generate representative situations of the electrical power system (EPS) operation, characterizing voltage sags, which is a phenomenon belonging to the class of short duration voltage variations (SDVV), in the electrical power quality context (EPQ). From the observation of these sags, we verified the situations that jeopardized or not the supply of the analyzed equipment and, consequently, its performance. From the observed results, it becomes evident that the methodology of the applied analysis is satisfactory and in agreement with the one found in actual situations of three-phase induction motors operations, indicating certain characteristics intrinsic to the SDVV context.

Esta pesquisa apresenta um estudo da resposta dinâmica dos motores de indução trifásicos submetidos a afundamentos de tensão. As simulações computacionais sobre um sistema de distribuição, assim como a modelagem dos motores de indução trifásicos baseada em dados reais, foram realizadas utilizando-se do software ATP (Alternative Transients Program). Estas tiveram por objetivo gerar situações representativas da operação do sistema elétrico de potência (SEP), caracterizando afundamentos de tensão, fenômenos estes pertencentes à classe de variações de tensão de curta duração (VTCD), no contexto da qualidade da energia elétrica (QEE). Da observação destes afundamentos, verificaram-se as situações que vieram ou não, a comprometer a alimentação do equipamento analisado e, conseqüentemente, seu desempenho. Pelos resultados observados, evidencia-se que a metodologia de análise aplicada é satisfatória e condizente com o encontrado em situações reais de operação dos motores de indução trifásicos, denotando certas características intrínsecas no contexto das VTCDs. / This research shows a study on the dynamic response of three-phase induction motors submitted to voltage sags. Computer simulations about a distribution system, as well as the modeling of three-phase induction motors based on actual data, were made using ATP (Alternative Transients Program) software. These simulations intended to generate representative situations of the electrical power system (EPS) operation, characterizing voltage sags, which is a phenomenon belonging to the class of short duration voltage variations (SDVV), in the electrical power quality context (EPQ). From the observation of these sags, we verified the situations that jeopardized or not the supply of the analyzed equipment and, consequently, its performance. From the observed results, it becomes evident that the methodology of the applied analysis is satisfactory and in agreement with the one found in actual situations of three-phase induction motors operations, indicating certain characteristics intrinsic to the SDVV context.

Nesta pesquisa, é proposta uma metodologia para detectar e classificar os distúrbios observados em um Sistema Elétrico Industrial (SEI), além de estimar de forma não intrusiva, o torque eletromagnético e a velocidade associada ao Motor de Indução Trifásico (MIT) em análise. A metodologia proposta está baseada na utilização da Transformada Wavelet (TW) para a detecção e a localização no tempo dos afundamentos e interrupções de tensão, e na aplicação da Função Densidade de Probabilidade (FDP) e Correlação Cruzada (CC) para a classificação dos eventos. Após o processo de classificação dos eventos, a metodologia como implementada proporciona a estimação do torque eletromagnético e a velocidade do MIT por meio das tensões e correntes trifásicas via Redes Neurais Artificiais (RNAs). As simulações computacionais necessárias sobre um sistema industrial real, assim como a modelagem do MIT, foram realizadas utilizando-se do software DIgSILENT PowerFactory. Cabe adiantar que a lógica responsável pela detecção e a localização no tempo detectou corretamente 93,4% das situações avaliadas. Com relação a classificação dos distúrbios, o índice refletiu 100% de acerto das situações avaliadas. As RNAs associadas à estimação do torque eletromagnético e à velocidade no eixo do MIT apresentaram um desvio padrão máximo de 1,68 p.u. e 0,02 p.u., respectivamente. / This study proposes a methodology to detect and classify the disturbances observed in an Industrial Electric System (IES), in addition to, non-intrusively, estimate the electromagnetic torque and speed associated with the Three-Phase Induction Motor (TPIM) under analysis. The proposed methodology is based on the use of the Wavelet Transform WT) for the detection and location in time of voltage sags and interruptions, and on the application of the Probability Density Function (PDF) and Cross Correlation (CC) for the classification of events. After the process of events classification, the methodology, as implemented, provides the estimation of the electromagnetic torque and the TPIM speed through the three-phase voltages and currents via Artificial Neural Networks (ANN). The necessary computer simulations of a real industrial system, as well as the modeling of the TPIM, were performed by using the DIgSILENT PowerFactory software. The logic responsible for the detection and location in time correctly detected 93.4% of the assessed situations. Regarding the classification of disturbances, the index reflected 100% accuracy of the assessed situations. The ANN associated with the estimation of the electromagnetic torque and speed at the TPIM shaft showed a maximum standard deviation of 1.68 p.u. and 0.02 p.u., respectively.

Orientador: Falcondes José Mendes de Seixas / Resumo: O foco principal deste trabalho é a investigação de métodos de controle capazes de rejeitar perturbações, incertezas e influências degenerativas do atraso no problema referente ao controle vetorial por campo orientado do Motor de Indução Trifásico (MIT), através de um modelo matemático não linear deste. Dá-se ênfase à utilização do método de controle Proporcional-Integral em conjunto com o Controle com Estrutura Variável e Modos Deslizantes, sendo que este tem como principal característica a rejeição de perturbações e incertezas. São realizadas análises da robustez da estabilidade e também das influências que as incertezas e atrasos exercem sobre o comportamento dinâmico deste sistema. Para corroborar com as análises, são feitas simulações utilizando exemplos numéricos num sistema linear de ordem dois e aplicações no MIT através de um modelo matemático não linear. / Abstract: This work deals the investigation of control methods capable of rejecting perturbations, uncertainties and degenerative influence of input time-delay in the Three-phase Induction Motor (TIM) vector control problem, through a nonlinear mathematical model. The main focus is the use of the Proportional-Integral control method in conjunction with the Variable Structure Control with Sliding Mode, which has as main characteristic the rejection of perturbations and uncertainties. Analyzes are performed on the stability robustness and also on the influence that the uncertainties and input time-delay on the dynamic behavior of this system. In order to corroborate with the analyzes simulations are made using numerical examples of two-order linear system and applications in a non-linear mathematical model of a Three-phase Induction Motor. / Doutor