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https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/34084
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Título: | Aplicação das redes neurais artificiais no controle de cargas através do Freio de Foucault |
Autor(es): | SANTOS, Renato Leitão Chaves dos |
Palavras-chave: | Engenharia Elétrica; Freio de Foucault; Automação industrial; Controle inteligente; Redes neurais artificiais |
Data do documento: | 20-Fev-2019 |
Editor: | Universidade Federal de Pernambuco |
Abstract: | Os motores de indução são amplamente utilizados em sistemas industriais, entretanto, a implementação de um sistema de controle adequado para determinadas aplicações não é uma tarefa fácil, visto que não há conhecimento preciso o suficiente do comportamento das cargas acopladas ao seu eixo. Elas podem se modificar e, portanto, alterar toda a configuração dos processos. Desta forma, o presente trabalho apresenta uma abordagem de um controle inteligente aplicado a um sistema de Freio Eletromagnético, também conhecido como Freio de Foucault, em que se busca investigar aspectos relacionados ao uso de Redes Neurais Artificiais (RNA’s) em sistemas dinâmicos, envolvendo principalmente motores de indução. O sistema inteligente implementado é baseado em Redes Neurais Artificiais cujos dados de treinamento foram coletados através de ensaios realizados numa bancada de testes, que é controlada através de um Controlador Lógico Programável (CLP) e está localizada no Departamento de Engenharia Elétrica, mais especificamente no Laboratório de Eficiência Energética e Qualidade de Energia (DEE-LEEQE-UFPE). A partir do levantamento da planta do sistema e também do desenvolvimento de um controlador tradicional do tipo proporcional-integral, um controlador neural foi construído com o objetivo de controlar o sistema do Freio de Foucault e espera-se apresentar um desempenho satisfatório na malha de controle e desta forma evidenciar que controladores inteligentes tenha uma boa capacidade de adaptação em sistemas dinâmicos cujos parâmetros são modificados, justificando assim sua utilização em sistemas motrizes industriais. |
URI: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/34084 |
Aparece nas coleções: | Dissertações de Mestrado - Engenharia Elétrica |
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