Otimização do filtro de kalman estendido aplicado na estimação de velocidade de um motor de indução trifásico

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2023
Autor(a) principal: Santos, Heloisa Oliveira dos
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 Tecnológica Federal do Paraná
Cornelio Procopio
Brasil
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
UTFPR
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Engenharia elétrica
Velocidade
Motores elétricos de indução
Electric engineering
Speed
Electric motors, Induction
CNPQ::ENGENHARIAS
Engenharia Elétrica
Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/33284
Resumo: This work consists in the study of the velocity estimation of a three-phase induction motor, because the information of this magnitude is extremely important for both the drive and the application of control methodologies. One way to estimate this speed is use the extended Kalman filter. However, the performance of the extended Kalman filter depends directly on the tuning of its covariance and prediction matrices, and these are traditionally determined by trial and error procedures. The aim of this work is to determine the values of these matrices by means of an optimization algorithm based on natural selection and social behavior of the population. The success allows the sensorless to replace the encorder in the control methodologies, increasing the economic advantage of the three-phase induction motor. For this, the entire structure of the motor, the sensorless and the optimization algorithm, besides the computational simulations were realized in the software MATLAB®.
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