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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/29127| Título: | Modelagem e controle de motor sem escovas utilizando filtro estendido de Kalman para estimação da velocidade e posição |
| Título(s) alternativo(s): | Modeling and control of brushless motor using extended Kalman filter for speed and position estimation |
| Autor(es): | Stella, Fabio Slika |
| Orientador(es): | Carati, Emerson Giovani |
| Palavras-chave: | Motores elétricos de corrente contínua Kalman, Filtragem de Métodos de simulação Electric motors, Direct current Kalman filtering Simulation methods |
| Data do documento: | 20-Jun-2022 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Pato Branco |
| Citação: | STELLA, Fabio Slika. Modelagem e controle de motor sem escovas utilizando filtro estendido de Kalman para estimação da velocidade e posição. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2022. |
| Resumo: | Este trabalho apresenta uma modelagem matemática e simulação computacional do comportamento de um motor de ímã permanente sem escovas em conjunto com um inversor trifásico, utilizando das técnicas de acionamento, controle direto de torque e controle orientado a campo para o ensaio da simulação e validação do modelo, após é implementado a utilização do Filtro Estendido de Kalman para estimar a velocidade e a posição do rotor com intuito de reduzir a quantidade de sensores necessários no acionamento deste tipo de motor em malha fechada. Foi obtido um algoritmo em python que modela o motor e simula seu comportamento durante o acionamento pelo método FOC utilizando os valores de velocidade e posição estimados pelo Filtro, os resultados foram promissores demonstrando que o sistema conseguiu seguir a referência e controlar corretamente a velocidade do motor durante todo o período simulação. |
| Abstract: | This work presents a mathematical modeling and computational simulation of the behavior of a brushless permanent magnet motor in conjunction with a three-phase inverter, using drive techniques, direct torque control and field-oriented control for testing the simulation and validation of the model, then the use of the Extended Kalman Filter is implemented to estimate the speed and position of the rotor in order to reduce the number of sensors needed to drive the motor in closed loop. An algorithm in python was obtained that models the motor and simulates its behavior during the activation by the FOC method using the speed and position estimated by the filter, the results were promising demonstrating that the system was able to follow the reference and correctly control the motor speed throughout the simulation. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/29127 |
| Aparece nas coleções: | PB - Engenharia de Computação |
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