Controle vetorial de velocidade de uma máquina de indução sem mancais trifásica com bobinado dividido utilizando estimação neural de fluxo
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Data de Publicação: | 2007 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRN |
Texto Completo: | https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/15115 |
Resumo: | This work describes the study and the implementation of the vector speed control for a three-phase Bearingless induction machine with divided winding of 4 poles and 1,1 kW using the neural rotor flux estimation. The vector speed control operates together with the radial positioning controllers and with the winding currents controllers of the stator phases. For the radial positioning, the forces controlled by the internal machine magnetic fields are used. For the radial forces optimization , a special rotor winding with independent circuits which allows a low rotational torque influence was used. The neural flux estimation applied to the vector speed controls has the objective of compensating the parameter dependences of the conventional estimators in relation to the parameter machine s variations due to the temperature increases or due to the rotor magnetic saturation. The implemented control system allows a direct comparison between the respective responses of the speed and radial positioning controllers to the machine oriented by the neural rotor flux estimator in relation to the conventional flux estimator. All the system control is executed by a program developed in the ANSI C language. The DSP resources used by the system are: the Analog/Digital channels converters, the PWM outputs and the parallel and RS-232 serial interfaces, which are responsible, respectively, by the DSP programming and the data capture through the supervisory system |
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Tese (Doutorado em Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2007.https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/15115This work describes the study and the implementation of the vector speed control for a three-phase Bearingless induction machine with divided winding of 4 poles and 1,1 kW using the neural rotor flux estimation. The vector speed control operates together with the radial positioning controllers and with the winding currents controllers of the stator phases. For the radial positioning, the forces controlled by the internal machine magnetic fields are used. For the radial forces optimization , a special rotor winding with independent circuits which allows a low rotational torque influence was used. The neural flux estimation applied to the vector speed controls has the objective of compensating the parameter dependences of the conventional estimators in relation to the parameter machine s variations due to the temperature increases or due to the rotor magnetic saturation. The implemented control system allows a direct comparison between the respective responses of the speed and radial positioning controllers to the machine oriented by the neural rotor flux estimator in relation to the conventional flux estimator. All the system control is executed by a program developed in the ANSI C language. The DSP resources used by the system are: the Analog/Digital channels converters, the PWM outputs and the parallel and RS-232 serial interfaces, which are responsible, respectively, by the DSP programming and the data capture through the supervisory systemEste trabalho descreve o estudo e a implementação do controle vetorial de velocidade de uma máquina de indução sem mancais trifásica com bobinado dividido de 4 pólos e 1.1kW utilizando estimação neural de fluxo do rotor. O controle vetorial de velocidade opera em conjunto com os controles de posicionamento radial e das correntes nos enrolamentos de cada fase do estator. Para o posicionamento radial utilizam-se as forças controladas pelos campos magnéticos no interior da máquina. Para a otimização das forças radiais operando com influência mínima do torque rotacional, foi utilizado um modelo especial de bobinado do rotor com circuitos independentes. A estimação neural de fluxo aplicada ao controle vetorial de velocidade tem o objetivo de compensar a dependência dos estimadores convencionais em relação às variações nos parâmetros da máquina devido a aumentos de temperatura ou saturação magnética do rotor. O sistema de controle implementado possibilita uma comparação direta dos respectivos desempenhos de velocidade e posição radial da máquina sob orientação do estimador neural em relação ao estimador convencional de fluxo. Todo o controle do sistema é realizado por um programa desenvolvido em linguagem padrão ANSI C. Os recursos do DSP utilizados pelo sistema são: os canais de conversão A/D, as saídas PWM e as interfaces paralela e serial RS-232, as quais são responsáveis, respectivamente, pela programação do DSP e a captura de dados através de um sistema de supervisãoConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológicoapplication/pdfporUniversidade Federal do Rio Grande do NortePrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUFRNBRAutomação e Sistemas; Engenharia de Computação; TelecomunicaçõesControle vetorialMáquina de induçãoSem mancaisEstimação neuralDSPVector controlInduction machineBearinglessNeural estimationDSPCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICAControle vetorial de velocidade de uma máquina de indução sem mancais trifásica com bobinado dividido utilizando estimação neural de fluxoVector Speed Control for a Three-Phase Bearingless Induction Machine with Divided Winding using Neural Flux Estimationinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNORIGINALJoseAP.pdfapplication/pdf3661698https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/15115/1/JoseAP.pdfce1565573ad07f2677ac0b9d8cde09d8MD51TEXTJoseAP.pdf.txtJoseAP.pdf.txtExtracted texttext/plain204136https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/15115/6/JoseAP.pdf.txte72114ebebdfc6dcc4d2137d9c6ac18fMD56THUMBNAILJoseAP.pdf.jpgJoseAP.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg3113https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/15115/7/JoseAP.pdf.jpgd276527676e099285e12f98f08dab238MD57123456789/151152017-11-02 05:24:21.107oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/15115Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2017-11-02T08:24:21Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false |
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