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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.3.2017.tde-08032017-085403
Documento
Autor
Nome completo
Luiz Henrique Damato Kornrumpf
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2016
Orientador
Banca examinadora
Nabeta, Silvio Ikuyo (Presidente)
Pereira, Fabio Henrique
Teixeira, Julio Carlos
Título em português
Algoritmos de tratamento de curvas para determinação de parâmetros de geradores síncronos através do ensaio de resposta em frequência utilizando metodologia com inversor de frequência.
Palavras-chave em português
Algoritmos de tratamento de dados
Ensaio de resposta em frequência
Ensaios elétricos
Máquinas elétricas
Máquinas síncronas
Redes neurais
Redução de custo
Resumo em português
O ensaio de resposta em frequência em geradores síncronos vem ganhando espaço nas últimas décadas, porém o alto custo dos equipamentos empregados para realização do ensaio ainda é um empecilho, tanto para fabricantes como para consumidores finais. Este trabalho tem por objetivo complementar trabalhos anteriores, através do uso de redes neurais artificiais para identificação de padrões em ensaios realizados com equipamentos de baixo custo e baixa resolução. Através das redes neurais artificiais utilizadas é possível estimar novos pontos de ensaio sem que seja necessário um novo ensaio ou até mesmo um ensaio com equipamentos mais caros. Através de uma combinação de algoritmos de tratamento de dados, é possível a aproximação de modelos ensaiados com modelos teóricos e através desses resultados obter parâmetros elétricos dos geradores síncronos.
Título em inglês
Algorithms of curves treatment for parameters determination of synchronous generators through the frequency response test using a frequency inverter.
Palavras-chave em inglês
Artificial neural network.
Cost reduction
Data processing algorithms
Frequency response test
Synchronous generator
Resumo em inglês
The frequency response test on synchronous generators has been increasing in recent decades, but the high cost of equipment used for conducting the test is still a stumbling block for both manufacturers and end-consumers. This dissertation aims to complement previous work, through the use of artificial neural networks to identify patterns in tests conducted with low-cost and low-resolution equipment. Through the artificial neural networks used it is possible to estimate a new set of test points without retesting is necessary or even a more expensive assay equipments. Through a combination of data processing algorithms, the approach tested models with theoretical models is possible and through these results to obtain electrical parameters of synchronous generators.
 
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Data de Publicação
2017-03-08
 
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