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Tesis Doctoral
DOI
10.11606/T.18.2007.tde-18122007-204855
Documento
Autor
Nombre completo
Alessandro Goedtel
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Carlos, 2007
Director
Tribunal
Silva, Ivan Nunes da (Presidente)
Delaiba, Antonio Carlos
Oliveira Júnior, Azauri Albano de
Pinheiro, Carlos Alberto Murari
Serni, Paulo José Amaral
Título en portugués
Estimador neural de velocidade para motores de indução trifásicos
Palabras clave en portugués
Estimador de velocidade
Motor de indução trifásico
Redes neurais artificiais
Resumen en portugués
Este trabalho apresenta uma estratégia para a estimativa de velocidade do motor de indução trifásico baseada em redes neurais artificiais utilizando medidas de variáveis primárias como tensão e corrente. O uso de motores de indução trifásicos é uma constante em diversos setores industriais e de grande importância no cenário energético nacional. A maioria das metodologias de controle, acionamento e dimensionamento destes motores é fundamentada nas medidas de velocidade no eixo. Entretanto, a medida direta da velocidade compromete o sistema de controle e acionamento diminuindo sua robustez e aumentando o custo de implementação. Resultados de simulação e de ensaios experimentais para validação da proposta são também apresentados.
Título en inglés
Speed neural estimator for the three-phase induction motors
Palabras clave en inglés
Artificial neural networks
Speed estimator
Three-phase induction motors
Resumen en inglés
This work presents an approach to estimate speed in induction motors based on artificial neural networks and using measurement of primary variables like voltage and current. The use of induction motors is very common in many industrial sectors and plays an important role in the national energetic scene. The methodologies used in control, start up and dimensioning of these motors are based on measure of the speed variable. However, the direct measure of this variable compromises the system control and start up of the machine, reducing its robustness and increasing the implementation costs. Simulation results and experimental data are presented to validate the proposed approach.
 
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Fecha de Publicación
2007-12-20
 
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