Speed control of induction motor using predictive algorithm

Resumo: Esta tese trata do emprego do controle preditivo baseado no modelo (MBPC-Model Based Predictive Control) no acionamento do motor de indução do trifásico, para controle de fluxo de rotor e velocidade. A estratégia MBPC baseia-se na minimização do erro entre as referências futuras e a predição do modelo, para gerar os sinais de controle. Nesta tese, o motor de indução é descrito por espaço de estados e, diferentemente, do MBPC não linear, que emprega algoritmos de busca para determinar os sinais de controle, a estratégia escolhida faz inearizações sucessivas. Assim sendo, a cada ciclo gera-se a lei de controle, sendo que esta é dada por uma equação algébrica. São necessários ao controlador preditivo o conhecimento das tensões de terminal do estator e das seguintes variáveis de estado: corrente de estator, fluxo de rotor e velocidade de eixo. Para a estimação dos estados é empregado o filtro de Kalman estendido. O torque de carga é tratato como uma perturbação e sua magnitude é obtida por duas abordagens: pela equação eletromecânica e pelo filtro de Kalman estendido. Resultados de simulação computacional e experimentais validam a propostaAbstract: This thesis presents the results concerning the control of rotor flux and speed of the induction motor using MBPC strategy, which is based on the error minimization between the future set point and model prediction, resulting in control signals. In the case studied in this thesis the motor model is described in space-state. The non linear MBPC emploies search algorithms to find the control signals, whereas the technique used in this thesis made sucessives linearizations on model; therefore in every control cicle a new algebraic control lay is found. The predictive control needs to know the stator voltage and the following state variables: stator current, rotor flux and speed. In the order to estimate the states an extended Kalman filter is employed. The load torque is considered as a disturbance and its amplitude is obtained in two ways: by calculation via eletromechanical equation and by estimation via Kalman filter. The proposal has been validated by imulations and experiment