Tolerância a falhas em inversores de fonte de tensão para acionamento de motores de indução
Diagnóstico de falhas e reconfiguração em inversores utilizando IA
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Este livro explora a aplicação de técnicas de inteligência artificial (IA) para a deteção, diagnóstico e reconfiguração de falhas num inversor trifásico de fonte de tensão (VSI) que alimenta um acionamento de motor de indução. O estudo centra-se na melhoria da fiabilidade e da eficiência dos accionamentos de motores de indução através da resolução de falhas comuns do inversor, tais como falhas de circuito aberto e de curto-circuito, utilizando métodos baseados em IA como as Redes Neuronais Artificiais (RNA), o Controlo Lógico Difuso (FLC) e as Redes Neuronais Convolucionai...
Este livro explora a aplicação de técnicas de inteligência artificial (IA) para a deteção, diagnóstico e reconfiguração de falhas num inversor trifásico de fonte de tensão (VSI) que alimenta um acionamento de motor de indução. O estudo centra-se na melhoria da fiabilidade e da eficiência dos accionamentos de motores de indução através da resolução de falhas comuns do inversor, tais como falhas de circuito aberto e de curto-circuito, utilizando métodos baseados em IA como as Redes Neuronais Artificiais (RNA), o Controlo Lógico Difuso (FLC) e as Redes Neuronais Convolucionais (CNN). A investigação propõe um sistema tolerante a falhas que integra estratégias de controlo inteligentes, incluindo o Controlo Direto do Binário (DTC) e o Controlo Direto do Binário com Modulação Vetorial Espacial (DTC-SVM), para aumentar a robustez do sistema de acionamento do motor. Os métodos propostos são validados através de simulações, demonstrando uma elevada precisão na deteção e diagnóstico de falhas, bem como uma reconfiguração eficaz do inversor para manter a estabilidade do sistema em condições de falha.
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