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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28784| Título: | Filtro de Kalman estendido otimizado por enxame de vagalumes utilizado na estimação de velocidade do motor trifásico |
| Autor(es): | Santos, Heloisa Oliveira dos |
| Orientador(es): | Castoldi, Marcelo Favoretto |
| Palavras-chave: | Motores elétricos de indução Kalman, Filtragem de Algoritmos Electric motors, Induction Kalman filtering Algorithms |
| Data do documento: | 5-Fev-2020 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Cornelio Procopio |
| Citação: | SANTOS, Heloisa Oliveira dos. Filtro de Kalman estendido otimizado por enxame de vagalumes utilizado na estimação de velocidade do motor trifásico. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2020. |
| Resumo: | 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. |
| Abstract: | This work consists in the study of the velocity estimation of a three-phase induction motor, since the information of this magnitude is extremely important for both the drive and the application of control methodologies. For this, the extended Kalman filter will be applied to this work in order to calculate velocity. 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 a metaheuristic based on the population behavior of the fireflies, which may allow the sensorless to replace the encoder 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®. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28784 |
| Aparece nas coleções: | CP - Engenharia Elétrica |
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