Filtro de Kalman estendido otimizado por enxame de vagalumes utilizado na estimação de velocidade do motor trifásico

• Autor(a) principal: Santos, Heloisa Oliveira dos
• Data de Publicação: 2020
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
• Texto Completo: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28784
• topic: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA; Motores elétricos de indução; Kalman, Filtragem de; Algoritmos; Electric motors, Induction; Kalman filtering; Algorithms

Este trabalho consiste no estudo da estimação de velocidade de um Motor de Indução Trifásico (MIT), pois a informação desta grandeza é de extrema importância tanto para o acionamento, quanto para a aplicação de metodologias de controle. Para isso, o filtro de Kalman estendido será aplicado com o intuito de estimar tal velocidade. Porém, o desempenho do filtro de Kalman estendido depende diretamente da sintonização das suas matrizes de covariância e de predição, e estas são tradicionalmente determinadas por procedimentos de tentativas e erros. Frente a isso, o presente trabalho tem como finalidade determinar os valores destas matrizes por meio de uma metaheurística baseada no comportamento populacional dos vagalumes, o que pode permitir que a técnica sensorless substitua o encoder nas metodologias de controle do MIT, aumentando a vantagem econômica de tal máquina. Para isto, toda a estrutura do motor, do sensorless e do algoritmo de otimização, além das simulações computacionais foram realizadas no software MATLAB.