Análise de compensação de falta em sensores aplicada em controle de motores

Abstract

Atualmente, existem diversas aplicações críticas onde a confiabilidade é extremamente importante para manter a segurança, a organização e a economia. No passado, os sistemas eram projetados para serem livres de falta, mas isso é irrealista já que as faltas são inevitáveis. Por essa razão, surgiu o estudo de sistemas tolerantes à falta que tem crescido rapidamente nas últimas décadas. Em sistemas de controle e automação, muitos trabalhos têm sido feitos para torná-los tolerantes à falta. Contudo, pouco se tem feito com relação aos sensores, que também são suscetíveis à faltas e têm muita importância para o bom funcionamento do sistema. Esse trabalho explora o uso de modelos na realimentação dos sistemas de controle para superar este problema. Em comparação com outras técnicas existentes, a metodologia apresentada mostrou generalização da detecção e compensação de faltas em sensores. Os resultados apresentados mostram as conseqüências da aplicação desta metodologia no controle vetorial de motores de indução. Uma técnica chamada de modelos parciais para o aperfeiçoamento das estimações também foi desenvolvida neste trabalho. A compensação dos sensores de corrente foi avaliada com o uso de dois a seis sensores de corrente para cada um dos modelos. Os modelos parciais se mostraram muito superiores em relação aos demais, com uma compensação quase perfeita a partir de cinco sensores de corrente. Com menos sensores, eles são semelhantes aos modelos lineares.

Nowadays, there are several critical applications where reliability is extremely important for safety, organization and economy. In the past, systems used to be designed to be fault free, but it is unrealistic because faults are inevitable. For that reason, it has raised the study of fault tolerant systems that has grown fast in the latest decades. In automation and control systems, much work has already been done in order to make them fault tolerant. However, few things have been done related with sensors, which are also susceptible to faults and are essential for the good operation of the system. This work explores the use of models in the feedback in order to overcome this problem. In comparison with other existent techniques, the presented methodology showed generalization of sensors fault detection and compensation. A technique called partial models to improve the estimations has also been developed in this work. The results show the consequences of applying this methodology in induction motor vector control. In addition, an example of application in motor control is presented and explored for evaluation of the proposed techniques. The compensation of current sensors was evaluated using from two to six current sensors for each model. The partial models have shown to be very superior in relation to the other, with an almost perfect compensation starting from five current sensors. They are similar to the linear models with fewer sensors.