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Mémoire de Maîtrise
DOI
10.11606/D.18.2006.tde-21032007-083319
Document
Auteur
Nom complet
Karinna Aiello Forgerini Maschio
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Carlos, 2006
Directeur
Jury
Aguiar, Manoel Luis de (Président)
Monteiro, José Roberto Boffino de Almeida
Serni, Paulo Jose Amaral
Titre en portugais
Estudo de estimadores de velocidade de motor de indução com observadores de estado e filtro de Kalman
Mots-clés en portugais
Controle sensorless
Filtro de Kalman
Motor de indução
Observadores de estado
Resumé en portugais
Este trabalho apresenta através de simulação um estudo comparativo de estimadores de velocidade de motor de indução trifásico por meio de observadores de estado e da técnica do filtro de Kalman. É realizada uma análise comparativa de desempenho das estratégias de estimação determinísticas e estocásticas, com observadores adaptativos e estimadores baseados na teoria do filtro de Kalman estendido, respectivamente. A realização do trabalho visa a constatação dos procedimentos de elaboração, de operação e de aplicação destas técnicas de estimação usando um exemplo real com fins de ilustrar o ensino de controle e acionamento de máquinas elétricas. As simulações foram realizadas através do Matlab/Simulink com a utilização das ferramentas do Power System Blockset (PSB) e o algoritmo dos estimadores é escrito em programa Matlab e executado por uma função S-Function. Os resultados de simulação demonstram a eficiência de cada um dos estimadores propostos, no que se refere ao comportamento transitório, robustez a ruídos e variações nos parâmetros do motor.
Titre en anglais
Study of speed estimation of induction motor without state observer and Kalman filter
Mots-clés en anglais
Induction motor
Kalman filter
Sensorless control
State observer
Resumé en anglais
This works presents through of the simulation a comparative study of the sensorless of speed estimation of induction three-phase motor using state observer and Kalman filter. A comparative analysis of the performance of the deterministic and stochastic estimation strategies using adaptive observers and estimators based on extended Kalman filter was realized. The work aims to verify the procedure of the elaboration, operation and application of such estimation techniques using a real example to illustrate the teaching of the control and driving of electric machines. The simulations where performed using Matlab/Simulink with Power System Blockset (PSB) toolboxes and the estimators are programmed as S-Function Matlab. The results indicate the effectiveness of the proposed estimators, according to the transient behavior, robustness to noise and ability to handle parametric variations.
 
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Date de Publication
2007-04-09
 
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Tous droits de la thèse/dissertation appartiennent aux auteurs
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