Implementação de estratégias de controle utilizando lógica fuzzy e técnicas de controle vetorial em um software de elementos finitos

• Main Author: Lima, Sigmar de
• Other Authors: Universidade Federal de Santa Catarina
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: 2016
• Subjects: Engenharia elétrica; Lógica difusa; Motores elétricos de indução; Método dos elementos finitos
• Online Access: https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/169078

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2016. === Made available in DSpace on 2016-10-11T04:03:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 342129.pdf: 5832226 bytes, checksum: 03021f677535a3cd1651041270ea9327 (MD5) Previous issue date: 2016 === Este trabalho versa sobre a implementação de técnicas de controle no software de elementos finitos GetDP. Dois tipos de controles são programados: o controle de lógica Fuzzy, que é aplicado em uma suspensão eletromagnética, e o controle direto de torque (DTC) em cascata com um controle PI para a velocidade, aplicado em um motor de indução trifásico. Neste mesmo motor é aplicado um controlador Fuzzy-DTC substituindo o controle direto do torque e um controle Fuzzy substituindo o controlador PI da velocidade. O controlador utilizado na modelagem da suspensão eletromagnética é o modelo Fuzzy Takagi-Sugeno e os resultados são obtidos com uma formulação magnetostática aplicada em um domínio de cálculo axissimétrico. Os resultados de corrente, deslocamento e velocidade da suspensão permitem concluir que o controle implementado satisfaz aos requisitos do projeto. Em seguida, uma formulação magnetodinâmica 2D é usada para modelar o motor de indução trifásico. Inicialmente, a modelagem do motor de indução é validada comparando alguns resultados de simulação com resultados medidos. Posteriormente, simula-se o motor de indução com o controle direto de torque em cascata com um controle PI para a velocidade. Em busca de melhores resultados para o controle, são feitas algumas variações da tabela de chaveamento ótimo do controle direto do torque e a implementação de dois inversores de 3 e 5 níveis. Depois, obtêm-se os resultados para o motor com o controlador Fuzzy-DTC e o controlador Fuzzy para a velocidade. O controlador utilizado é o modelo Fuzzy Mamdani. Por fim, simula-se o motor de indução e seu controle considerando o motor conectado a uma carga. Os resultados do torque e da velocidade do motor permitem concluir que os controladores programados para o motor de indução satisfazem aos requisitos deste projeto. Todas as simulações realizadas levam em conta o movimento, o circuito de alimentação, as equações mecânicas e a não linearidade do material ferromagnético.<br> === Abstract : This work deals with the implementation of control techniques in GetDP software, which is a free finite element solver. Two types of controls are programmed: the Fuzzy logic control, which is applied to an electromagnetic suspension; and the cascade direct torque control (DTC) with a PI speed control, which is applied to a three-phase induction motor. In this same motor, it's applied a Fuzzy controller replacing the direct torque control and a Fuzzy control replacing the PI speed controller. The controller used in the electromagnetic suspension modeling is a Takagi-Sugeno Fuzzy model and the results are obtained with a magnetostatic formulation applied to an axi-symmetrical calculation domain. The current, displacement and speed results of the electromagnetic suspension lead to the conclusion that the implemented control satisfies the project requirements. Then, a 2D magnetodynamic formulation is used to model the three-phase induction motor. Initially, the induction motor modeling is validated by comparing some simulation results with measured ones. After, an induction motor using a cascade direct torque control with a PI speed control is simulated. Looking for better results for the control some switching table variations of the direct torque control are made, and the implementation of two inverters of the 3 and 5 levels. Next, the results of the motor with the DTC-Fuzzy controller and Fuzzy controller for speed are obtained. The inference system used is Mamdani Fuzzy model. Finally, the induction motor and its control considering the motor connected to a load is simulated. The torque and speed results of the three-phase induction motor lead to the conclusion that the programmed controllers satisfy the project requirements. All the performed simulations consider the movement, the coupling with circuit equations, the mechanical equations and the nonlinearity of magnetic materials.