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Modelagem e controle de motor sem escovas utilizando filtro estendido de Kalman para estimação da velocidade e posição

This work presents a mathematical modeling and computational simulation of the behavior of a brushless permanent magnet motor in conjunction with a three-phase inverter, using drive techniques, direct torque control and field-oriented control for testing the simulation and validation of the model, t...

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Autor principal: Stella, Fabio Slika
Formato: Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Idioma: Português
Publicado em: Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2022
Assuntos:
Motores elétricos de corrente contínua
Kalman, Filtragem de
Métodos de simulação
Electric motors, Direct current
Kalman filtering
Simulation methods
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Acesso em linha: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/29127
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spelling riut-1-291272022-07-29T06:06:24Z Modelagem e controle de motor sem escovas utilizando filtro estendido de Kalman para estimação da velocidade e posição Modeling and control of brushless motor using extended Kalman filter for speed and position estimation Stella, Fabio Slika Carati, Emerson Giovani Carati, Emerson Giovani Torrico, César Rafael Claure Cardoso, Rafael Motores elétricos de corrente contínua Kalman, Filtragem de Métodos de simulação Electric motors, Direct current Kalman filtering Simulation methods CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO This work presents a mathematical modeling and computational simulation of the behavior of a brushless permanent magnet motor in conjunction with a three-phase inverter, using drive techniques, direct torque control and field-oriented control for testing the simulation and validation of the model, then the use of the Extended Kalman Filter is implemented to estimate the speed and position of the rotor in order to reduce the number of sensors needed to drive the motor in closed loop. An algorithm in python was obtained that models the motor and simulates its behavior during the activation by the FOC method using the speed and position estimated by the filter, the results were promising demonstrating that the system was able to follow the reference and correctly control the motor speed throughout the simulation. Este trabalho apresenta uma modelagem matemática e simulação computacional do comportamento de um motor de ímã permanente sem escovas em conjunto com um inversor trifásico, utilizando das técnicas de acionamento, controle direto de torque e controle orientado a campo para o ensaio da simulação e validação do modelo, após é implementado a utilização do Filtro Estendido de Kalman para estimar a velocidade e a posição do rotor com intuito de reduzir a quantidade de sensores necessários no acionamento deste tipo de motor em malha fechada. Foi obtido um algoritmo em python que modela o motor e simula seu comportamento durante o acionamento pelo método FOC utilizando os valores de velocidade e posição estimados pelo Filtro, os resultados foram promissores demonstrando que o sistema conseguiu seguir a referência e controlar corretamente a velocidade do motor durante todo o período simulação. 2022-07-28T13:12:18Z 2022-07-28T13:12:18Z 2022-06-20 bachelorThesis STELLA, Fabio Slika. Modelagem e controle de motor sem escovas utilizando filtro estendido de Kalman para estimação da velocidade e posição. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2022. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/29127 por openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Pato Branco Brasil Departamento Acadêmico de Informática Engenharia de Computação UTFPR
institution Universidade Tecnológica Federal do Paraná
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Stella, Fabio Slika
Modelagem e controle de motor sem escovas utilizando filtro estendido de Kalman para estimação da velocidade e posição
description This work presents a mathematical modeling and computational simulation of the behavior of a brushless permanent magnet motor in conjunction with a three-phase inverter, using drive techniques, direct torque control and field-oriented control for testing the simulation and validation of the model, then the use of the Extended Kalman Filter is implemented to estimate the speed and position of the rotor in order to reduce the number of sensors needed to drive the motor in closed loop. An algorithm in python was obtained that models the motor and simulates its behavior during the activation by the FOC method using the speed and position estimated by the filter, the results were promising demonstrating that the system was able to follow the reference and correctly control the motor speed throughout the simulation.
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