CONTROLADOR FUZZY PARA MOTOR A RELUTÂNCIA. Dr. Tauler Teixeira Borges Departamento de Engenharia Universidade Católica de Goiás

Documentos relacionados
Modelo do Motor a Relutância Variável com Base na Energia Magnética Armazenada

Implementação de controlador PID fuzzy para otimização do controle de posição de um servomotor DC

COMPARAÇÃO ENTRE CONTROLADORES PID CLÁSSICO E PID FUZZY COM GANHO PROGRAMADO NO SISTEMA DE AZIMUTE

MODELAGEM MATEMÁTICA E SIMULAÇÃO DO MOTOR BRUSHLESS 1

IMPLEMENTAÇÃO DE CONTROLADORES CONVENCIONAIS E FUZZY PARA CONTROLE DE VELOCIDADE DE UM MOTOR CC

Engenharia Elétrica UMC Eletrônica de Potência I Prof. Jose Roberto Marques

Motores de Relutância Chaveados

Máquinas elétricas. Máquinas Síncronas

Modelagem para previsão/estimação: uma aplicação Neuro-Fuzzy

Máquinas Elétricas. Máquinas CC Parte III

Determinação dos Parâmetros do Motor de Corrente Contínua

Sistemas de Controle 1

MOTOR A RELUTÂNCIA CHAVEADO

O campo girante no entreferro e o rotor giram na mesma velocidade (síncrona); Usado em situações que demandem velocidade constante com carga variável;

MOTOR DE PASSO STEPPING MOTOR

CIRCUITO EQUIVALENTE MAQUINA

LAB3 Controle nebuloso (VERSÃO PROVISÓRIA)

Conversão de Energia II

EL 71D - Introdução à Engenharia Mecatrônica. Prof. Sérgio Leandro Stebel Prof. Gilson Yukio Sato

Lista de Exercícios 2 (Fonte: Fitzgerald, 6ª. Edição)

Modelo do Motor a Relutância Variável com Base na Energia Magnética Armazenada

CONTROLE DE ÂNGULO DE AZIMUTE DE ANTENA DE RASTREAMENTO

Motores Síncronos de Ímãs Permanentes com Partida Direta da Rede

Departamento de Engenharia Elétrica Conversão de Energia II Lista 7

Prof. Abilio Manuel Variz

Introdução ao controle de conversores

PEA 2404 MÁQUINAS ELÉTRICAS E ACIONAMENTOS

Acionamento de motores de indução

4 Cálculo de Equivalentes Dinâmicos

SEL 329 CONVERSÃO ELETROMECÂNICA DE ENERGIA. Aula 17

AULA 9 ATUADORES ELÉTRICOS

INVERSORES DE FREQÜÊNCIA

Motor CC Excitação Independente. Efeito de carga, Excitação e Partida SIMULAÇÕES

CONVERSORES DE FREQUÊNCIA

CONTROLADOR FUZZY APLICADO A UM SISTEMA POSICIONADOR DE UM GRAU DE LIBERDADE

ACIONAMENTO DE MÁQUINAS

UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ DEPARTAMENTO ACADÊMICO DE ELETROTÉCNICA SERVOMOTOR. Joaquim Eloir Rocha 1

Controle de Velocidade

Controle & Automação vol.14 no.1 Mar. 2003

Figura do exercício 1

Introdução às máquinas CA

Motores Síncronos de Ímãs Permanentes

EXERCÍCIOS RESOLVIDOS

Conversão de Energia II

4 Bancada Experimental e Aquisição de Dados

Figura 46 Ícone do motor de passo do Simulink

CONVERSOR CA-CC-CA MONOFÁSICO EM PARALELO

Conversão de Energia II

Conversão de Energia II

Partida de Motores Elétricos de Indução

Também com o inversor de tensão é possível estabelecer o controle pelo escorregamento, ajustando a tensão e frequência adequadamente.

Abril - Garanhuns, PE

CONTROLE TRADICIONAL

LISTA DE EXERCÍCIOS 1 (L1)

Projeto e Implementação de um Módulo Didático para Controle PID de Processos Industriais: Estudo de Caso Aplicado a um Sistema de Nível de Líquido

CONTROLE DE VELOCIDADE DE UM ROBÔ AUTÔNOMO MÓVEL - COMPARAÇÃO ENTRE UM CONTROLE PID E UM CONTROLE UTILIZANDO LÓGICA NEBULOSA

Modelagem e simulação de um motor CC simples usando solidthinking Activate

Máquina de Indução - Lista Comentada

COMPARAÇÃO DE TÉCNICAS DE CONTROLE APLICADAS A UM SISTEMA DE LEVITAÇÃO MAGNÉTICA

Conteúdo: Sistemas Fuzzy Fuzzifier Inferência Regras Máquina de Inferência Defuzzifier

AVALIAÇÃO DA APLICAÇÃO DE TÉCNICAS DE LÓGICA FUZZY NO CONTROLO DE MÁQUINAS ELÉCTRICAS. Jaime Fonseca João Afonso Júlio Martins Carlos Couto

SISTEMA PARA ESTUDO E TREINAMENTO NO ACIONAMENTO DE MÁQUINAS ELÉTRICAS COM INVERSOR DE FREQUÊNCIA E AQUISIÇÃO DE DADOS

CONTROLE CHOPPER PARA ACIONAMENTO DE UM MOTOR PMDC

Laboratório 4 - Controle nebuloso

Estado da arte: Tração

SISTEMAS ROBOTIZADOS CAPÍTULO 7 CONTROLE INDEPENDENTE DAS JUNTAS

Conversão de Energia II

ENGENHARIA ELÉTRICA UMC ELETRÔNICA DE POTÊNCIA I LABORATÓRIO DE ACIONAMENTO DE MÁQUINAS ELÉTRICAS Professor José Roberto Marques docente da UMC

Resumo. Controlo de Velocidade e Monitorização de um Motor de Indução Trifásico suportados em Microcontrolador

COMPENSAÇÃO DAS OSCILAÇÕES DE TORQUE DE UM ACIONAMENTO NEURO-FUZZY. Luís Oscar de Araújo Porto Henriques

Anais do XX Congresso Brasileiro de Automática Belo Horizonte, MG, 20 a 24 de Setembro de 2014 AUTOEXCITADO

Máquinas de Corrente Alternada (ENE052)

Característica de Regulação do Gerador de Corrente Contínua com Excitação Independente

Princípios de máquinas elétricas força induzida Um campo magnético induz uma força em um fio que esteja conduzindo corrente dentro do campo

Universidade Paulista Unip

Implementação de um Controlador Fuzzy para um Sistema de Controle de Nível

CAPÍTULO 1 CONTROLE DE MÁQUINAS ELÉTRICAS (CME) Prof. Ademir Nied

JÚNIOR SANTIS VIEIRO MODELAGEM MATEMÁTICA E CONTROLE DO MOTOR BRUSHLESS DC

PARTE I PRINCÍPIOS BÁSICOS DE ACIONAMENTO ELÉTRICO DE MÁQUINAS DE CORRENTE CONTÍNUA

Estimação de Velocidade do Motor com Controle Vetorial sem Sensor, Utilizando Filtro Estendido de Kalman com Estimação da Covariância dos Ruídos.

campo em 2 A e a velocidade em 1500 rpm. Nesta condição qual o valor do torque

Sistemas de Controle (CON) Modelagem de Sistemas de Rotação e Eletromecânicos

Departamento de Engenharia Elétrica Conversão de Energia II Lista 3

Modelagem da Turbina Eólica

Determinação da Reatância Síncrona Campos Girantes Máquina Síncrona ligada ao Sistema de Potência Gerador e Motor Síncrono

MOTOR CC SEM ESCOVAS

Motores de Onda Trapezoidal

ASPECTOS DO MOTOR DE FLUXO AXIAL E A UTILIZAÇÃO DA TÉCNICA DE ELEMENTOS FINITOS. ARANHA, Raphael Silva ; SANTOS, Euler Bueno dos

Acionamentos e Sensores para Máquinas CNC

UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA JULIO DE MESQUITA FILHO FACULDADE DE ENGENHARIA - DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA ELÉTRICA

Aplicações de conversores

Máquinas Elétricas I PRINCÍPIO DE FUNCIONAMENTO

Lista de Exercícios 2 (L2)

Capítulo 1 Introdução aos princípios de máquinas 1. Capítulo 2 Transformadores 65. Capítulo 3 Fundamentos de máquinas CA 152

Controle Inteligente baseado em Lógica Fuzzy. Prof. Juan Moisés Mauricio Villanueva

O MOTOR DE INDUÇÃO - 1

IF-705 Automação Inteligente Sistemas de Controle - Fundamentos

PÓS-GRADUAÇÃO PRESENCIAL MARINGÁ

2 Fundamentos teóricos

IECETEC. Acionamentos elétricos ANEXO 1 QUESTÕES DE CONCURSO PÚBLICO

Transcrição:

CONTROLADOR FUZZY PARA MOTOR A RELUTÂNCIA Dr. Tauler Teixeira Borges Departamento de Engenharia Universidade Católica de Goiás Dr. Haroldo Rodrigues de Azevedo Faculdade de Engenharia Elétrica Universidade Federal de Uberlândia Resumo: É apresentado uma aplicação da lógica Fuzzy para o controle de velocidade de um motor à relutância acionado por chaveamento (MRAC). Analisando a resposta transitória do MRAC, um controlador baseado na lógica Fuzzy (CLF) é desenvolvido. O CLF produz as variações da corrente de referência do controle de velocidade do MRAC, com base no erro de velocidade e na variação desse erro. Os resultados da aplicação do CLF são comparados aqueles obtidos pela aplicação de um controlador PI convencional. O CLF obteve melhor eficiência em relação ao controlador PI, para diversas situações de carga e velocidade de referência. Palavras chaves: motor à relutância, lógica fuzzy, controle de velocidade. 1 - Introdução O motor à relutância acionado por chaveamento (MRAC) tem grande interesse para a aplicações industriais substituindo o tradicional acionamento de servomotores de corrente contínua, uma vez que não apresenta o comutador. O MRAC é caracterizado pela simplicidade e baixo custo. Ele também apresenta uma grande relação conjugado / volume, em comparação ao motor de indução. Por isso o MRAC é uma alternativa para acionamentos em aplicações de velocidade variável. Por outro lado, a aplicação de algoritmos de controle com base na teoria dos conjuntos Fuzzy, proposta por Zadeh [1], tem crescido nos últimos anos [2-4]. Esse método de controle pode ser considerado como um controle adaptativo, baseado em processos lingüísticos, obtidos pela experiência própria e regras heurísticas usadas por operadores humanos. A implementação de tal controle consiste na transformação das variáveis de entrada para uma linguagem, como: negativo médio, zero, positivo grande, etc. e o estabelecimento de uma regra de controle para que uma tomada de decisão possa produzir a saída desejada. Se necessário essas saídas lingüísticas são transformadas em valores numéricos. [3]. Esse artigo desenvolve um CLF para controle de velocidade de um MRAC. A base de desenvolvimento do CLF é a análise do comportamento dinâmico do MRAC. O CLF produz um incremento na corrente de referência do controle de velocidade do MRAC, com base no erro de velocidade e na variação desse erro. Os resultados indicam que o CLF produz melhor resposta que o controle PI convencional.

2 O Modelo da máquina Figura 1. MRAC com 6/4 pólos. A figura 1 ilustra a configuração de um MRAC de 3 fases, com seis pólos no estator e quatro pólos no rotor. A equação de tensão para uma fase é desde que: v = R i + dl/dt (1) l = L i, (2) a expressão da tensão pede ser rescrita: ou v = R i + L di/dt + i dl/dt v = R i + L di/dt + i (dl/dq) (dq/dt) (3) A equação do conjugado é: T =.5 i 2 dl/dq (4) Nas equações de 1 a 4, v é a tensão de fase no terminal do estator; R é a resistência de fase; i é a corrente de fase; l é o fluxo magnético concatenado; L é a indutância da fase; q é a posição angular do rotor e T é o conjugado eletromecânico produzido pelo motor.

3 Modo de operação O circuito de alimentação usado para esse motor é o inversor em ponte, mostrado na figura 2. A figura 3 ilustra a corrente de uma fase. Se o valor de V dc é suficientemente alto, a corrente de fase é rapidamente estabelecida e tem seu valor mantido por um chaveamento em alta freqüência. Esse procedimento permite a operação com os ângulos θ on e θ off fixos. Figure 2. Conversor em ponte. Figure 3. Corrente de fase do MRAC. 4 Filosofia de controle O sistema de controle de velocidade tem duas malhas fechadas, como mostra a figura 4. A velocidade real é comparada com uma velocidade de referência e um erro é obtido. O controle produz uma corrente de referência que é comparada com a corrente de fase real. O circuito de alimentação opera de acordo com o erro de corrente e os ângulos θ on e θ off. O controlador pode ser um CLF ou um controlador PI ( proporcional + Integral).

Figure 4. Sistema de controle de velocidade. 5 A Lógica Fuzzy Sendo U uma coleção de objetos. U é chamado de universo de discurso. Um conjunto fuzzy F em U é definido como sendo um conjunto de pares ordenados [1,3]: F = { u, m F (u) u U } (5) Onde µ F (u) é uma função de pertinência de u em U e µ F (u) assume os valores no intervalo de (,1). As entradas e saídas do CLF são expressas em vários níveis lingüísticos, tais como, positivo grande, positivo pequeno, zero, negativo médio, etc. Cada nível é descrito por um conjunto nebuloso. A figura 5 apresenta a configuração do CLF. O CLF utilizado tem duas entradas e uma saída. Os valores de entrada são transformados em variáveis fuzzy A e B. A transformação é chamada de fuzzificação. A variável fuzzy de saída C é obtida a partir da composição operacional. C = B o ( A o R i ) (6) Onde R i é uma relação de inferência e o indica a operação composicional. Figura 5. Diagrama do CLF.

A base de dados e a base de regras formam a base de conhecimento que é usada para obter a relação de inferência R i. A base de dados contém uma descrição das variáveis de entrada e saída usando conjuntos Fuzzy. A base de regras contém a coleção de condições fuzzy, tais como: se x 1 é A i e x 2 é B i então y é C i (7) onde x 1 e x 2 são as entradas e y é a saída. No controlador utilizado, a relação de inferência R i é expressa em termos do produto cartesiano dos conjuntos A i, B i e C i : R i = A i X B i X C i (8) 6 O Controlador Fuzzy O controlador PI convencional na figura 4 foi substituído por um controlador fuzzy CLF. O CLF atua de acordo com o erro e a variação do erro. A saída do controlador CLF é o incremento que deve ser feito a corrente de referência. A tabela I apresenta a base de regras usada base usada nesse caso. Variação Erro do erro NG NM Z PM PG NG Z PM PM PM PG NM NM Z PM PM PG Z NG NM Z PM PG PM NG NM NM Z PM PB NG NM NM NM Z Tabela I: Base de regras. A Tabela I usa as seguintes notações: N = Negativo; P = Positivo; Z = Zero; M = Médio; B = grande. A base de dados contém 33 elementos. Os conjuntos fuzzy são simétricos e tem forma triangular. A extensão dos universos são mostrados na tabela II. Erro -1. a +1. rpm Variação de erro -.6 a +.6 rpm/s I ref : -.88 a +.88 A Tabela II: Extensão dos universos. 7 Simulação e Resultados A simulação foi feita para os controladores PI e CLF e os resultados são apresentados em termos comparativos. O MRAC usado na simulação é uma máquina com 8/6 pólos, 4 fases e J = 6 1-5 N.m.s 2. A tensão e corrente nominais do estator são respectivamente: 24V e.9a. A indutância de fase é descrita por uma função trapezoidal, em função da posição angular θ. L máx =.335 H e L mín =.277 H. AS figuras 6-21 mostram alguns resultados da simulação para várias

condições de operação do motor. Ambos os controladores foram ajustados para a condição de conjugado nominal T R e uma velocidade de referência w ref de 3 rpm (31.42 rad/s) e as figuras 6 e 7 apresentam as respostas, nas condições de ajuste para os controles PI e CLF, respectivamente. As Figuras 8 e 9 mostram a atuação dos controladores PI e CLF para um conjugado de carga =.1 T R. Nas figuras 1 e 11 um conjugado de carga oscilante é aplicado ao eixo do motor. As figuras 12 e 13 mostram a resposta, considerando outra velocidade de referência de 2 rpm. Nas figuras 14 e 15 a velocidade de referência é mudada para 4 rpm. As figuras 16 e 17 mostram as respostas da atuação do CLF, para velocidades de referência diferentes e conjugado de carga reduzido. As figuras 18 e 19 apresentam a capacidade dos controladores em acompanhar as alterações na velocidade de referência (rampa). Nas figuras 2 e 21 as condições de ajuste são mantidas, mas a inércia é aumentada para 1 J. Através dos resultados podemos ver que o controlador CLF mantém um bom comportamento mesmo fora das condições de ajuste, enquanto que o controlador PI não mantém. 35 3 25 2 15 1 5.5.1.15.2.25.3.35.4.45.5 time (seg) Figura 6: PI, w ref = 3 rpm, Conjugado = T R. 35 3 25 2 15 1 5.5.1.15.2.25.3.35.4.45.5 Figura 7: CLF, w ref = 3 rpm, Conjugado = T R.

35 3 25 2 15 1 5.5.1.15.2.25.3.35.4.45.5 time (seg) Figura 8: PI, w ref = 3 rpm, Conjugado = 1%T R. 35 3 25 2 15 1 5.5.1.15.2.25.3.35.4.45.5 time (seg) Figura 9: CLF, w ref = 3 rpm, Conjugado = 1%T R. 35 3 25 2 15 1 5.5.1.15.2.25.3.35.4.45.5 Figura 1: PI, w ref = 3 rpm, Conjugado senoidal.

35 3 25 2 15 1 5.5.1.15.2.25.3.35.4.45.5 Figura 11: CLF, w ref = 3 rpm, Conjugado senoidal. 25 2 15 1 5.2.4.6.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2 2.2 2.4 2.6 2.8 3 Figure 12: PI, w ref = 2 rpm, Conjugado = T R. 25 2 15 1 5.5.1.15.2.25.3.35.4.45.5 Figura 13: CLF, w ref = 2 rpm, Conjugado = T R.

5 4 3 2 1.2.4.6.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2 2.2 2.4 2.6 2.8 3 Figura 14: PI, w ref = 4 rpm, Conjugado = T R. 5 4 3 2 1.5.1.15.2.25.3.35.4.45.5.55.6 Figura 15: CLF, w ref = 4 rpm, Conjugado = T R. 25 2 15 1 5.2.4.6.8.1.12.14.16.18.2 Figura 16: CLF, w ref = 2 rpm, Conjugado = 1%T R.

5 4 3 2 1.5.1.15.2.25.3.35.4.45.5.55.6 time (seg) Figura 17: CLF, w ref = 4 rpm, Conjugado = 1%T R. 6 5 4 3 2 1 W Wref.5.1.15.2.25.3.35.4 Figure 18: PI, w ref = rampa, Conjugado = T R. 6 5 4 3 2 1 W Wref.5.1.15.2.25.3.35.4 Figura 19: CLF, w ref = rampa, Conjugado = T R.

35 3 25 2 15 1 5.2.4.6.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2 2.2 2.4 2.6 2.8 3 Figura 2: PI, w ref = 3 rpm, 1.J, Conjugado = T R. 35 3 25 2 15 1 5.2.4.6.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2 2.2 2.4 2.6 2.8 3 Figura 21: CLF, w ref = 3 rpm, 1.J, Conjugado = T R 8 Conclusões Uma aplicação de lógica fuzzy para um controle de acionamento de um MRAC é apresentado. O CLF produz um incremento na corrente de referência, de acordo com os valores de erro e variação de erro. Comparado com um PI, o CLF apresenta: resposta rápida, sem overshoot sobre uma grande faixa de variação de conjugado de carga, melhor capacidade de seguir a mudança de velocidade de referência, em condição de conjugado nominal e bom comportamento para aplicações com conjugados oscilantes. O sistema não apresentou erro em regime permanente, mesmo sob condição de conjugado oscilante.

9 Referências Bibliográficas [1] ZADEH, L. A. Fuzzy sets. Information and Control, vol. 8, pp. 338-353, 1965. [2] LEE, C. C. Fuzzy Logic in Control Systems: Fuzzy Logic controller - Part I e II IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, vol. 2, N.2., March/April. Pp. 44-435. 199. [3] ZADEH, L. A. Outline of a New Approach to the Analysis of Complex Systems and Decision Processes. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, vol. SMC-3, N. 1, January, pp. 28-44. 1973. [4] SUGENO, M. & URAKAMI, K. An Experimental Study on Fuzzy Parking Control using a Model Car, Industrial Applications of Fuzzy control, Sugeno, M. Ed. Amsterdam: North- Holland. pp.125-138, 1985. [5] DE AZEVEDO, H. R., BRANDÃO, S. F. M. & ALVES, J. B. M., A Fuzzy Logic Controller for dc Motor Position Control, 2nd ETFA 93/IEEE, Cairns, Australia, Sept./1993. [6] DE AZEVEDO, H. R., & WONG, K. P., A Fuzzy Logic Controller for Permanent Magnet Synchronous Machine - A Sliding Mode Approach, PCC 93/IEEE/IAS, Yokohama, Japan, Apr./1993. [7] EHSANI, M., Technology Simplification in Switched Reluctance Motor Drives Professional Educations Seminars, Evaluation Survey, APEC 93, Seminar 8, San Diego, CA, USA, Mar./1993. [8] HARRIS, M. R., et alii, A Review of the Integral-Horsepower Switched Reluctance Drive, IEEE Trans. on Ind. Appl. vol. IA-22, N. 4, pp. 716-721, Jul/Aug/1986. [9] LAWRENSON, P. J., Variable-Speed Switched Reluctance Motors, IEEE Proc. Vol. 127, Part B N. 4, pp. 253-265 Jul/198.