Estudo de diferentes abordagens para o acionamento do motor síncrono de ímã permanente sem sensor de posição
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Data de Publicação: | 2019 |
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Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ |
Texto Completo: | http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/17391 |
Resumo: | This dissertation addressed the study of different approaches for driving a Permanent Magnet Synchronous Motor (MSIP) without speed sensors. Essentially, four different approaches based on Field Oriented Control (FOC) were implemented. The first one was implemented with a position sensor to acquire the frequency and the speed of the motor. In sequence, three different approaches based of sensorless control techniques were implemented. In the second (considering the order of presentation in the text), the speed was estimated through a synchronizing circuit labelled as IPLL (Improved Phase-Locked-Loop). The IPLL input signals were the rotor flux represented in α−β coordinate system. To the remaining two approaches, artificial intelligence techniques based on Neural Networks, from two different databases, were applied to estimate. The first database were the acquired signals from the sensor used in the first approach. The second database derived from the estimated speed by the IPLL. Based on the simulation results obtained through different ways of estimating the motor speed, it was verified the feasibility of using neural networks to estimate correctly the motor speed, even through different databases. |
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The first one was implemented with a position sensor to acquire the frequency and the speed of the motor. In sequence, three different approaches based of sensorless control techniques were implemented. In the second (considering the order of presentation in the text), the speed was estimated through a synchronizing circuit labelled as IPLL (Improved Phase-Locked-Loop). The IPLL input signals were the rotor flux represented in α−β coordinate system. To the remaining two approaches, artificial intelligence techniques based on Neural Networks, from two different databases, were applied to estimate. The first database were the acquired signals from the sensor used in the first approach. The second database derived from the estimated speed by the IPLL. Based on the simulation results obtained through different ways of estimating the motor speed, it was verified the feasibility of using neural networks to estimate correctly the motor speed, even through different databases.Esta dissertação considerou diferentes abordagens de técnicas de controle para acionamento de um Motor Síncrono de Ímã Permanente (MSIP) sem sensores de velocidade. As técnicas foram implementadas com base no controle por orientação de campo (Field Oriented Control – FOC) no qual, a título de comparação, considerou-se inicialmente o controle com o uso de um sensor de posição para determinar a velocidade do motor. Esta primeira abordagem permitiu analisar o acionamento do MSIP com base no controle FOC convencional. Em seguida, três diferentes abordagens de técnicas de controle sem sensor de posição foram implementadas. Na segunda (considerando a ordem de apresentação no texto), a velocidade mecânica foi estimada por meio de um circuito de sincronismo denominado IPLL (Improved Phase-Locked-Loop), no qual, os sinais de entrada correspondem aos fluxos no estator representados no sistema de coordenadas αβ. Nas duas restantes, a velocidade mecânica foi estimada por meio de técnicas de inteligência artificial como Redes Neurais, a partir de duas bases de dados diferentes, que consistiu no objetivo maior deste trabalho. A primeira base de dados correspondeu aos sinais adquiridos pelo sensor mecânico utilizado na primeira abordagem. A segunda base de dados foi obtida a partir da velocidade mecânica estimada pelo IPLL. Com base nos resultados de simulação obtidos com as diferentes abordagens foi possível verificar a viabilidade no uso de redes neurais para estimar a velocidade concebida a partir de diferentes bases de dados.Submitted by Julia CTC/B (julia.vieira@uerj.br) on 2022-03-24T19:11:28Z No. of bitstreams: 1 Dissertação - Martha Roxana Quispe Ayala - 2019 - Completo.pdf: 3080152 bytes, checksum: b1aa2f713de71b65a76be39c76a398e3 (MD5)Made available in DSpace on 2022-03-24T19:11:28Z (GMT). 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