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Estimador neural de velocidade aplicado a um driver de controle escalar do motor de indução trifásico

Este trabalho propõe uma abordagem baseada em redes neurais artificiais para estimar a velocidade do motor de indução aplicado no controle escalar a laço fechado. Os motores de indução têm grande importância nos mais diversos setores industriais por sua robustez e baixo custo. Assim, quando a carga acoplada ao eixo necessita do controle de velocidade, parte das estratégias de controle e acionamento são baseadas na estimativa de velocidade do eixo do motor. A medida direta da velocidade diminui a robustez comprometendo o sistema de acionamento e controle bem como o aumento do custo de implementação. A proposta deste trabalho consiste em apresentar uma metodologia alternativa às tradicionais para estimativa de velocidade do motor de indução trifásico acionado por um inversor fonte de tensão utilizando modulação espacial vetorial na estratégia de controle escalar. Resultados de simulação e experimentais são apresentados para validar o método proposto com o motor submetido a variações de velocidade e torque de carga, os quais demostraram ser bem promissores. / This work proposes an artificial neural network approach to estimate the induction motor speed applied in a closed-loop scalar control. The induction motor has a great importance in many industrial sectors for the robustness and low cost. Thus, when the load coupled to the axis needs speed control, some of the drive and control strategies are based on the estimated axis speed of the motor. The direct measurement of this quantity reduces its robustness, compromises the driver system and control as well as it increases the implementation cost. The propose of this work is to present an alternative methodology for speed estimate of three phase induction motor driven by a voltage source inverter using space vector modulation in the scalar control strategy. Simulation and experimental results are presented to validate the performance of the proposed method under motor load torque and speed reference set point variations, which show very promising.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.utfpr.edu.br:1/781
Date04 July 2012
CreatorsSantos, Tiago Henrique dos
ContributorsGoedtel, Alessandro, Silva, Sérgio Augusto Oliveira da
PublisherUniversidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornelio Procopio, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UTFPR, instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná, instacron:UTFPR
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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