Controle vetorial para velocidade de um motor de indução trifásico utilizando estimador filtro de Kalman

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2011
Autor(a) principal: Dantas, Flavio Gonçalves
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
BR
UFRN
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/15475
Resumo: This paper describes the study, computer simulation and feasibility of implementation of vector control speed of an induction motor using for this purpose the Extended Kalman Filter as an estimator of rotor flux. The motivation for such work is the use of a control system that requires no sensors on the machine shaft, thus providing a considerable cost reduction of drives and their maintenance, increased reliability, robustness and noise immunity as compared to control systems with conventional sensors
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spelling Controle vetorial para velocidade de um motor de indução trifásico utilizando estimador filtro de KalmanControle vetorial. Motor de indução trifásico. Estimador. Filtro de Kalman. Controle de velocidade sensorlessVector control. Triphasic induction motor. Estimator. Kalman filter. Speed control sensorlessCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICAThis paper describes the study, computer simulation and feasibility of implementation of vector control speed of an induction motor using for this purpose the Extended Kalman Filter as an estimator of rotor flux. The motivation for such work is the use of a control system that requires no sensors on the machine shaft, thus providing a considerable cost reduction of drives and their maintenance, increased reliability, robustness and noise immunity as compared to control systems with conventional sensorsEsta dissertação apresenta o desenvolvimento de uma simulação computacional com a finalidade de demonstrar o funcionamento do controle vetorial para velocidade de um motor de indução trifásico utilizando método de estimação pelo Filtro de Kalman Estendido, bem como os procedimentos necessários para sua implementação prática. A motivação maior que influenciou a pesquisa está na utilização de um sistema de controle inovador que não necessita de sensores no eixo da máquina (técnica sensorless), proporcionando desta forma uma considerável redução nos custos de acionamentos e manutenção, aumento da confiabilidade, da robustez e da imunidade a ruídos em relação ao controle de motores convencionais com sensoresUniversidade Federal do Rio Grande do NorteBRUFRNPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaAutomação e Sistemas; Engenharia de Computação; TelecomunicaçõesSalazar, Andrés Ortizhttp://lattes.cnpq.br/4496491061753584http://lattes.cnpq.br/7865065553087432Larrea, José Andrés Santistebanhttp://lattes.cnpq.br/8275381373366077Maitelli, André Laurindohttp://lattes.cnpq.br/0477027244297797Dantas, Flavio Gonçalves2014-12-17T14:56:13Z2013-09-052014-12-17T14:56:13Z2011-09-09info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfapplication/pdfDANTAS, Flavio Gonçalves. Controle vetorial para velocidade de um motor de indução trifásico utilizando estimador filtro de Kalman. 2011. 71 f. Dissertação (Mestrado em Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2011.https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/15475porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRN2017-10-31T19:06:00Zoai:repositorio.ufrn.br:123456789/15475Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/repositorio@bczm.ufrn.bropendoar:2017-10-31T19:06Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false
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