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Estudo e implementação da técnica de inteligência artificial para o controle de velocidade do motor-mancal com bobinado dividido utilizando o DSP TMS3208F28335

机译:基于DSP TMS3208F28335的分流绕组电机轴承转速控制的人工智能技术研究与实现

摘要

Este trabalho descreve o estudo e a implementação digital embarcado em um DSP TMS 3208F28335 para o controle vetorial de velocidade do motor-mancal com bobinado dividido de 4 pólos com 250W de potência. As técnicas inteligentes: ANFIS e as Redes Neurais foram investigadas e implementadas computacionalmente para a avaliação do desempenho do motor-mancal nas seguintes condições: operando como estimador de parâmetros incertos, e como controlador de velocidade, respectivamente. Para isso, utilizou-se o programa MATLAB® e seu toolbox para as simulações e os ajustes dos parâmetros envolvendo a estrutura ANFIS, e também para as simulações com a Rede Neural. Os resultados simulados mostraram um bom desempenho para as duas técnicas aplicadas, de forma diferente: como estimador, e como controlador de velocidade utilizando ambas um modelo do motor de indução operando como um motor-mancal. A parte experimental para o controle vetorial de velocidade utiliza três malhas de controles: corrente, posição radial e velocidade, onde foram investigados a configuração dos periféricos, as interfaces ou drivers para o acionamento do motor-mancal. Detalhes de configuração dos periféricos do DSP TMS 3208F335 são descritas neste trabalho, assim como, as interfaces responsáveis pela aquisição da corrente, posição radial e velocidade do rotor. Por último, são mostrados os resultados experimentas do motor-mancal comparando o funcionamento do controle vetorial clássico com o controle neural.
机译:这项工作描述了这项研究以及嵌入在DSP TMS 3208F28335中的数字实现,用于对功率为250W的4极分体绕组的电动机轴承的速度进行矢量控制。智能技术:在以下条件下,对ANFIS和神经网络进行了研究和计算,以评估轴承电动机的性能:分别用作不确定参数估计器和速度控制器。为此,将MATLAB®程序及其工具箱用于涉及ANFIS结构的仿真和参数调整,以及用于神经网络的仿真。仿真结果显示了所应用的两种技术的良好性能,不同的是:作为估计器,以及作为速度感应器和速度感应器,两者均使用感应电动机模型作为轴承电动机。矢量速度控制的实验部分使用三个控制环:电流,径向位置和速度,其中研究了外围设备的配置,用于激活轴承电动机的接口或驱动器。这项工作描述了DSP TMS 3208F335外设的配置细节,以及负责获取电流,径向位置和转子速度的接口。最后,通过比较经典矢量控制和神经控制的功能,显示了电机轴承的实验结果。

著录项

  • 作者

    Lopes José Soares Batista;

  • 作者单位
  • 年度 2016
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 por
  • 中图分类
  • 入库时间 2022-08-20 20:32:16

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