Controle Eletrônico

Laboratório de Mecatrónica/IST - COPPE Elétrica/UFRJ
Review of The Ripple Reduction Strategies in
SRM
Luís Oscar P. Henriques
Luís Guilherme B. Rolim
P. J. Costa Branco
Walter I. Suemitsu
Apresentação
• Introdução
• Técnicas
– Tabela Característica
– Modelo Matemático
– Controle Adaptativo
Convencional
Redes Neurais
Lógica Fuzzy
Neuro-fuzzy
• Conclusões
Introdução – Motor de Relutância Variável
• MRV possui natureza não
linear – oscilação de
torque
• Duas aproximações
iniciais
– Melhoria do projeto
magnético
– Controle eletrônico
Introdução – Motor de Relutância Variável
Projeto magnético:
•
•
Modificações mecânicas
(tamanho do polo do rotor
e/ou estator)
Equações analíticas para
auxiliar o projeto
Uso de elementos finitos
•
Desvantagem:
•
– Soluções especificas para
faixas restritas de operação
Introdução – Motor de Relutância Variável
Controle Eletrônico
•
Seleção ótima da
combinação de parâmetros
como:
Redução das
Oscilações de Torque
Construção do Motor
– Tensão de alimentação
Modelagem do Conversor e
do Controle
– Perfil de corrente
Tabelas
Características
– Ângulo de energização e
Redes Neurais
desenergização
Lógica Fuzzy
Controle em
tempo real
Convencionais
Modelo
Matemático
Uso de Tabelas Características
Baseia-se em duas tabelas de relações
L(,I) e (,I)
x 10
-3
1.2
Enlace de Fluxo (V.s)
1
10
8
6
 Corrente (A)
4
Torque(N.m)
•
1.4
Corrente (A) 
0.8
0.6
0.4
2
0.2
0
-2
0
0
-4
-6
-8
-10
0
10
20
30
40
50
60
Posição(graus)
70
80
90
100
5
10
15
20
25
30
Posição (graus)
35
40
Desvantagens:
Obtenção não trivial
Grande custo computacional
45
50
Uso de Tabelas Características
   v  ri dt
Situação:
I
Estimar o torque instantâneo
através da curva característica
usando interpolação bi-cúbica
(Moreira, 1992)
Vantagem:
Não necessita de processador rápido por
já manter gravados os coeficientes na
memória do DSP
V
Calculo do
Fluxo
Ie
Estimador
de Posição

Estimador
de Torque
Te
Memória do
DSP
(Coeficientes)
Uso de Tabelas Características
+
Controlador
Te

Conversor
Motor
I
V
Algoritmo de
estimação de
torque e
posição
Desvantagens:
- Método
envolve a operação de polinômios de 3ª ordem.
- Desconsidera a superposição de fases quando a variação da indutância de fase
é positiva.
Modelos matemáticos
Pode considerar a velocidade da máquina e usar uma aproximação
em tempo real em vez de uma tabela pré-definida.
Calcular previamente as funções de torque otimizadas para minimizar o torque
(Stankovic, 1999)
Vantagem:redução da carga computacional e permite inclusão de objetivos
secundários de controle
Desvantagem: perda de robustez pelo calculo off-line e necessidade de grande
espaço de memória
Obter uma aproximação matemática das relações L(,I) e (,I) (Rochford, 1993)
Vantagem: Controle rápido, eficiente e em tempo real através de malhas de controle.
Desvantagem: Linearização de grande parte do sistema.
Controle Adaptativo – Convencionais
Atualizar os parâmetros do controlador em tempo real utilizando identificação recursiva
(Russa,2000)
Vantagem: O controlador se ajusta em tempo real a qualquer mudança de característica do motor.
Desvantagem: para altas velocidades há geração de modelo inválido devido a necessidade de
grande tempo computacional para o calculo do torque e do sistema de identificação no mesmo
DSP.
I
ew
Controle de
Velocidade
(PI)
T*
Controlador
de Torque
Histerese
Ifase

Algoritmo de
identificação
Ifase
fase
Gates
Controle Adaptativo – Convencionais
Gerar o contorno das correntes
de forma que a soma dos
torques gerados por cada
fase seja constante e igual
ao torque desejado.
(Husain,1996)
Vantagem: Apesar de ser possível
o uso de diversas formas de
contorno, deve-se fazer uma
escolha criteriosa das
funções.
Desvantagem: Considera-se a
comutação de corrente entre
as fases como instantânea
1
f1
f2
f3
f4
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
0
50
100
150
200
250
300
350
400
Controle Adaptativo – Rede Neural
Td
ia
Rede Neural
Id
ib
A
B
4
Sistema de
lógica de
comutação
Conversor +
Motor
Te

Gerar a tabela de relação torque/corrente/posição (Reay, 1995)
Vantagem: Leva em conta as interações magnéticas entre as fases conduzindo.
Desvantagem: Necessita de sensor de torque e condições iniciais de treino de grande
importância para o êxito da aprendizagem da redes.
Controle Adaptativo – Lógica Fuzzy
Propor um controlador adaptativo fuzzy de velocidade de forma a minimizar a
oscilação de torque (Mir, 1999)
Vantagem: Não possui dependência a variações nos parâmetros e é bastante robusto
Desvantagem: Sem a presença do estimador de torque seria impróprio o seu uso. (Sayeer,
1995)
Controlador
+
Fuzzy
Adaptativo ifase
+
Tref
Te
Conversor
I
Estimação
de torque

V
Motor
Controle Adaptativo – Neuro Fuzzy
Criar um sistema que produza um sinal adicional de corrente que sendo adicionado a
saída de um controlador PI nos propicie redução de oscilação de torque (Henriques,
2002)
Vantagens: Flexibilidade de operação, funcionamento Online e capacidade de aprendizagem.
Funcionamento: 3 entradas ( I, , w) e saída I, usando–se um sinal de erro

Bloco NeuroFuzzy
Wref
+
-
Controlador
PI
1/s
~
T
el
filtro
i
Ipi
+
+
Iref
Conversor
+
Motor
W
Controle Adaptativo sem sensor – Neuro Fuzzy
Compensador
Neuro Fuzzy

1/s
i
Wref
+
-
Controlador
PI
Ipi
+
+
Iref
Conversor
+
Motor
Vfases
filtro
Iref
Estimador
Neuro
Fuzzy
w
Conclusões
•Uma ampla variedade de técnicas de eliminação/redução
das oscilações de torque em um motor de relutância
variável foi apresentada.
•Uma nova metodologia de compensação foi apresentada
•A eliminação de sensores é uma realidade nos dias de
hoje, com esta nova técnica é possível reduzir as
oscilações e também retirar sensores sem perder robustez.