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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/33284| Título: | Otimização do filtro de kalman estendido aplicado na estimação de velocidade de um motor de indução trifásico |
| Título(s) alternativo(s): | Optimization of the extended kalman filter applied to the speed estimation of a three-phase induction motor |
| Autor(es): | Santos, Heloisa Oliveira dos |
| Orientador(es): | Castoldi, Marcelo Favoretto |
| Palavras-chave: | Engenharia elétrica Velocidade Motores elétricos de indução Electric engineering Speed Electric motors, Induction |
| Data do documento: | 27-Nov-2023 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Cornelio Procopio |
| Citação: | SANTOS, Heloisa Oliveira dos. Otimização do filtro de kalman estendido aplicado na estimação de velocidade de um motor de indução trifásico. 2023. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2023. |
| 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 para a aplicação de metodologias de controle de velocidade. Uma das formas de estimar esta grandeza é utilizar o filtro de Kalman estendido. Contudo, o desempenho do filtro de Kalman estendido depende diretamente da sintonização das suas matrizes de covariância e de predição, sendo estas tradicionalmente determinadas por procedimentos de tentativa e erro. Frente a isto, o presente trabalho propõe a determinação dos valores destas matrizes por meio de algoritmos de otimização baseados na seleção natural e no comportamento social de populações. O sucesso deste feito permite que uma técnica de estimação de velocidade substitua os medidores de velocidade nas metodologias de controle do MIT, aumentando a vantagem econômica do acionamento. Para isto, toda a estrutura do motor, do filtro e dos algoritmos de otimização foram implementadas e validadas no software MATLAB®. |
| Abstract: | 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®. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/33284 |
| Aparece nas coleções: | CP - Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica |
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