Torque and Speed Estimator for Induction Motor Using Parallel Neural Networks and Sensor less Technology

Autor(es)

Goedtel, A. ; da Silva, I. N. ; Serni, P. J. A. ; Suetake, M. ; do Nascimento, C. F. ; da Silva, S. A. O. ; IEEE

• Tipo de documento: Artigo Científico
• Fonte: IECON 2006 - 32ND ANNUAL CONFERENCE ON IEEE INDUSTRIAL ELECTRONICS, VOLS 1-11; v. N/A, p. 2-pg., 2009-01-01.

Resumo

Many electronic drivers for induction motor control are based on sensorless technologies. The proposal of this work is to present an efficient torque and speed estimator for induction motor steady state operations by using artificial neural networks. The proposed method is based on off-line training which considers different types of loads and a wide range of supply voltage. The inputs of the network are the induction motor RMS voltage and current. Resides, the estimation processing effort is reduced to a simple matrix solving after the neural network is trained. Simulation and experimental results are also presented to validate the proposed approach. (AU)

• Processo FAPESP: 03/11353-0 - Validação experimental de modelos computacionais baseados em sistemas inteligentes aplicados às máquinas elétricas rotativas
• Beneficiário: Ivan Nunes da Silva
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Processo FAPESP: 06/56093-3 - Dinamotor - sistema de dimensionamento inteligente automatico de motor de inducao atraves de tecnicas sensorless.
• Beneficiário: Ivan Nunes da Silva
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Processo FAPESP: 08/00004-8 - Projeto de Sistemas Inteligentes em DSP para Identificação de Falhas em Motores de Indução Trifásicos.
• Beneficiário: Marcelo Suetake
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado