Estimativa da velocidade de rotação em motores de indução trifásicos usando histograma de gradientes orientados

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2020
Autor(a) principal: Rodrigues, Kessia Lucas lattes
Orientador(a): Dias, Cleber Gustavo
Banca de defesa: Dias, Cleber Gustavo, Di Santo, Silvio Giuseppe, Belan, Peterson Adriano, Alves, Wonder Alexandre Luz
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Nove de Julho
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Informática e Gestão do Conhecimento
Departamento: Informática
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
motor de indução
estimação de velocidade rotórica
histograma de gradientes orientados
redes neurais artificiais
algoritmo Levenberg-Marquardt
Palavras-chave em Inglês:
induction motor
rotor speed estimation
the histogram of oriented gradients
artificial neural networks
Levenberg-Marquardt algorithm.
Área do conhecimento CNPq:
CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO
Link de acesso: http://bibliotecatede.uninove.br/handle/tede/2587
Resumo: Three-phase induction motors are widely used in the production sector, for the most diverse segments, particularly given their robustness and relatively low cost when compared to machines of the same power. Measuring the rotation of its axis, for example, can assist in identifying the behavior of the motor, especially when it is subject to load conditions, or torque, different from those for which it was specified.In this sense, the present work proposes modeling oriented to the estimation of the rotation speed of the axis, of a three-phase induction motor with squirrel-cage rotor, using the Oriented Gradients Histogram technique, widely used in the image processing area and to predict the rotation speed of a neural network with the Levenberg-Marquardt algorithm was trained in different operational conditions.The results obtained allowed us to conclude that the use of histograms can serve to develop a computational system capable of estimating the axis rotation of an induction motor in real-time.
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Measuring the rotation of its axis, for example, can assist in identifying the behavior of the motor, especially when it is subject to load conditions, or torque, different from those for which it was specified.In this sense, the present work proposes modeling oriented to the estimation of the rotation speed of the axis, of a three-phase induction motor with squirrel-cage rotor, using the Oriented Gradients Histogram technique, widely used in the image processing area and to predict the rotation speed of a neural network with the Levenberg-Marquardt algorithm was trained in different operational conditions.The results obtained allowed us to conclude that the use of histograms can serve to develop a computational system capable of estimating the axis rotation of an induction motor in real-time.Os motores de indução trifásicos são amplamente empregados no setor produtivo, para os mais diversos segmentos, particularmente dada a sua robustez e custo relativamente baixo quando comparado as máquinas de mesma potência. A medição da rotação do seu eixo, por exemplo, é capaz de auxiliar na identificação do comportamento do motor, especialmente quando este está sujeito a condições de carga, ou torque, diferentes daquelas pelas quais foi especificado. Neste sentido, o presente trabalho propõe uma modelagem orientada para a estimativa da velocidade de rotação de eixo, de um motor de indução trifásico com rotor gaiola de esquilo, utilizando a técnica de Histograma de Gradientes Orientados, bastante utilizada na área de processamento de imagens e para fazer a predição da velocidade de rotação uma rede neural com o algoritmo de Levenberg-Marquardt foi treinada em diferentes condições operacionais. Os resultados obtidos permitiram concluir que o emprego dos histogramas pode servir para desenvolver um sistema computacional capaz de estimar a rotação de eixo de um motor de indução em tempo real.Submitted by Nadir Basilio (nadirsb@uninove.br) on 2021-10-05T15:40:55Z No. of bitstreams: 1 Kessia Lucas Rodrigues.pdf: 2468251 bytes, checksum: ab0eeecb65adaecea3c59cae35459fa0 (MD5)Made available in DSpace on 2021-10-05T15:40:55Z (GMT). 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