Aplicação de redes neurais artificiais no controle eficiente do motor de indução trifásico
Made available in DSpace on 2014-06-12T17:37:02Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo5310_1.pdf: 5145392 bytes, checksum: 616b7c1ae0f6625e409080d2ccaef2bc (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2008 === O motor de indução trifásico, embo...
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Universidade Federal de Pernambuco
2014
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ndltd-IBICT-oai-repositorio.ufpe.br-123456789-52012019-01-21T19:07:11Z Aplicação de redes neurais artificiais no controle eficiente do motor de indução trifásico Felix dos Santos, Arineu de Assis dos Santos Neves, Francisco Conservação de Energia Eficiência Motor de Indução Saturação Magnética Redes Neurais Artificiais Made available in DSpace on 2014-06-12T17:37:02Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo5310_1.pdf: 5145392 bytes, checksum: 616b7c1ae0f6625e409080d2ccaef2bc (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2008 O motor de indução trifásico, embora seja uma máquina intrinsecamente eficiente, pode, através de acionamento inadequado, levar a um consumo excessivo de energia, quer seja devido ao grande número de motores instalados, quer seja devido à freqüente aplicação ineficiente dos mesmos. Esta dissertação apresenta a implementação de uma técnica de controle sob orientação pelo campo que utiliza redes neurais artificiais como ferramenta auxiliar na busca de uma maior eficiência de um motor de indução trifásico com rotor em gaiola. Para esse fim, as redes neurais atuam na predição do fluxo de rotor de referência, para uma dada condição operacional, o qual é utilizado no controle direto de fluxo e conjugado, resultando, assim, na redução das perdas na máquina. As equações do modelo eletromagnético da máquina de indução, com inclusão da saturação magnética do ferro do núcleo, em um referencial arbitrário, bem como o estimador de fluxo de rotor são descritos. Simulações digitais são utilizadas para criação do banco de dados, treinamento e escolha das melhores arquiteturas das redes neurais, além do estudo do comportamento do sistema acionado para diversas condições de velocidade e de carga. Por fim, são apresentados os resultados experimentais e avaliado o desempenho das redes neurais e sua influência sobre o consumo de energia pelo motor de indução 2014-06-12T17:37:02Z 2014-06-12T17:37:02Z 2008-01-31 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/masterThesis Felix dos Santos, Arineu; de Assis dos Santos Neves, Francisco. Aplicação de redes neurais artificiais no controle eficiente do motor de indução trifásico. 2008. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2008. https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/5201 por info:eu-repo/semantics/openAccess Universidade Federal de Pernambuco reponame:Repositório Institucional da UFPE instname:Universidade Federal de Pernambuco instacron:UFPE |
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Conservação de Energia Eficiência Motor de Indução Saturação Magnética Redes Neurais Artificiais |
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Previous issue date: 2008 === O motor de indução trifásico, embora seja uma máquina intrinsecamente eficiente, pode,
através de acionamento inadequado, levar a um consumo excessivo de energia, quer seja
devido ao grande número de motores instalados, quer seja devido à freqüente aplicação
ineficiente dos mesmos. Esta dissertação apresenta a implementação de uma técnica de
controle sob orientação pelo campo que utiliza redes neurais artificiais como ferramenta
auxiliar na busca de uma maior eficiência de um motor de indução trifásico com rotor em
gaiola. Para esse fim, as redes neurais atuam na predição do fluxo de rotor de referência,
para uma dada condição operacional, o qual é utilizado no controle direto de fluxo e
conjugado, resultando, assim, na redução das perdas na máquina. As equações do modelo
eletromagnético da máquina de indução, com inclusão da saturação magnética do ferro do
núcleo, em um referencial arbitrário, bem como o estimador de fluxo de rotor são descritos.
Simulações digitais são utilizadas para criação do banco de dados, treinamento e escolha
das melhores arquiteturas das redes neurais, além do estudo do comportamento do sistema
acionado para diversas condições de velocidade e de carga. Por fim, são apresentados os
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