Estimador do comportamento do conjugado de motores de indução através de DSP

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: CARVALHO, Fabiano Valias
Data de Publicação: 2002
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UNIFEI (RIUNIFEI)
Texto Completo: https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/3520
Resumo: A proposta deste trabalho é a implementação de um método de estimação do conjugado dinâmico de motores de indução trifásicos, a partir de amostras das correntes e tensões trifásicas, utilizando como ferramenta um circuito baseado em DSP (Digital Signal Processor). Atualmente, é utilizado o controle vetorial em acionamentos nos quais é exigido um alto desempenho dinâmico. Para avaliação do fluxo utiliza-se o sensoriamento direto no entreferro, através de sondas de efeito Hall ou outra técnica de medição. O fluxo medido no entreferro é realimentado para o sistema de controle e usado para gerar as componentes de corrente responsáveis pelo conjugado. O sensoriamento direto do fluxo tem alto custo e o sistema de medição pode não apresentar a precisão necessária ao processo. partir Outro processo consiste na medição da tensão e corrente do estator e a estimar o fluxo do entreferro através do dos valores medidos, processamento de algumas equações. A estratégia do processo tem como base a utilização de um filtro passa-baixas em cascata programável (PCLPF - Programmable Cascaded Low-Pass Filter) para a estimação do fluxo do estator. Esta técnica é conhecida por permitir a integração ideal da tensão do estator, desde freqüências extremamente baixas, até altas freqüências na escala de enfraquecimento de campo, sem introduzir nenhum offset DC na saída. Além da medição da tensão e da corrente do estator, o único parâmetro do motor necessário para estimação do fluxo do estator, utilizando-se o a técnica do filtro passa-baixas programável em cascata (PCLPF), é a impedância equivalente ao enrolamento do estator, do qual a resistência representa parcela significativa. Este método de estimação do fluxo do estator elimina sensores de fluxo e de velocidade, diminuindo o custo e aumentando a confiabilidade do sistema. iv É importante observar que a implementação do filtro passa-baixas em cascata programável (PCLPF), foi substituída por rede neural recorrente (RNN- Recurrent Neural Network), que permite a estimação do fluxo de forma simples e rápida. A resposta da rede neural recorrente (RNN) comparada com a resposta de um PCLPF baseado em alguma técnica de processamento digital de sinais, apresenta comportamento idêntico em regime permanente, mas mostra superioridade na resposta transitória. Para o treinamento da rede neural recorrente (RNN) é utilizado um algoritmo baseado em filtro de Kalman.
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O sensoriamento direto do fluxo tem alto custo e o sistema de medição pode não apresentar a precisão necessária ao processo. partir Outro processo consiste na medição da tensão e corrente do estator e a estimar o fluxo do entreferro através do dos valores medidos, processamento de algumas equações. A estratégia do processo tem como base a utilização de um filtro passa-baixas em cascata programável (PCLPF - Programmable Cascaded Low-Pass Filter) para a estimação do fluxo do estator. Esta técnica é conhecida por permitir a integração ideal da tensão do estator, desde freqüências extremamente baixas, até altas freqüências na escala de enfraquecimento de campo, sem introduzir nenhum offset DC na saída. Além da medição da tensão e da corrente do estator, o único parâmetro do motor necessário para estimação do fluxo do estator, utilizando-se o a técnica do filtro passa-baixas programável em cascata (PCLPF), é a impedância equivalente ao enrolamento do estator, do qual a resistência representa parcela significativa. Este método de estimação do fluxo do estator elimina sensores de fluxo e de velocidade, diminuindo o custo e aumentando a confiabilidade do sistema. iv É importante observar que a implementação do filtro passa-baixas em cascata programável (PCLPF), foi substituída por rede neural recorrente (RNN- Recurrent Neural Network), que permite a estimação do fluxo de forma simples e rápida. A resposta da rede neural recorrente (RNN) comparada com a resposta de um PCLPF baseado em alguma técnica de processamento digital de sinais, apresenta comportamento idêntico em regime permanente, mas mostra superioridade na resposta transitória. Para o treinamento da rede neural recorrente (RNN) é utilizado um algoritmo baseado em filtro de Kalman.The purpose of this work is the implementation of a method for estimation of the dynamic torque to induction motor, using the three phases voltages and currents samples, with a DSP (Digital Signal Processor) based circuit tool. Nowadays, the vector control is used in drives where high-performance dynamic is required. The flux is measured directly in the gap, with Hall effect sensors, or another measurement technique. The gap measured flux feedback is made available to the drive system and the currents, which produce torque, are synthesized. The direct flux measurement is expensive and the process accuracy may not be enough. currents and then, the stator Another process consists in the measurement of the stator voltages and flux is calculated by means of equations processing. The process strategy is the stator flux estimation by the programmable cascaded low-pass filter (PCLPF). This method is well known because it permits the stator voltage integration, since extremely low frequency to high frequency on the field-weakening range, without introducing any offset at the output. Besides the stator voltage and current measurement, the only parameter under consideration to the stator flux estimation, using the programmable low- pass filter (PCLPF) method, is the stator equivalent impedance, where the significant component is the resistance. This stator flux estimation method eliminates flux and speed sensors, decreasing cost and making the system reliably better. It is important to notice that the programmable cascaded low-pass filter (PCLPF) was substituted by recurrent neural network (RNN), which permits the fast and simple flux estimation. The recurrent neural network (RNN) response, compared with another digital signal processing based PCLPF implementation, shows equal behavior at steady state, but is superior at transient response. A Kalman filter based algorithm is used to recurrent neural network (RNN) training.porUniversidade Federal de ItajubáPrograma de Pós-Graduação: Mestrado - Engenharia ElétricaUNIFEIBrasilIESTI - Instituto de Engenharia de Sistemas e Tecnologia da InformaçãoCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELÉTRICAMotor de indução trifásicoRede neural recorrenteGerador de clock com PLLMotores de indução através de DSPEstimador do comportamento do conjugado de motores de indução através de DSPinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisSILVA, Luiz Eduardo Borges dahttp://lattes.cnpq.br/8514450520201861Lattes: http://lattes.cnpq.br/7210105269537510CARVALHO, Fabiano ValiasCARVALHO, Fabiano Valias. Estimador do comportamento do conjugado de motores de indução através de DSP. 2002. 133 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal de Itajubá, Itajubá, 2002.info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNIFEI (RIUNIFEI)instname:Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI)instacron:UNIFEILICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/bitstream/123456789/3520/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52ORIGINALDissertação_200231109.pdfDissertação_200231109.pdfapplication/pdf2819090https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/bitstream/123456789/3520/1/Disserta%c3%a7%c3%a3o_200231109.pdf4982f55665d56c047d9aebb16082609eMD51123456789/35202023-02-27 10:22:48.976oai:repositorio.unifei.edu.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unifei.edu.br/oai/requestrepositorio@unifei.edu.br || geraldocarlos@unifei.edu.bropendoar:70442023-02-27T13:22:48Repositório Institucional da UNIFEI (RIUNIFEI) - Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI)false
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