Um Filtro de Kalman Estendido, com matrizes de covariância pré-ajustadas, aplicadas ao controle de velocidade sensorless de motores de indução trifásicos

Com o surgimento dos métodos de controle sensorless, houve a necessidade da utilização de estimadores e/ou observadores de estados que lhe conferissem a robustez e precisão necessária no acionamento de motores de indução. Este trabalho trata da aplicação do Filtro de Kalman Estendido (EKF) na estimativa da velocidade e posição do rotor, visando a implementação da técnica de controle vetorial indireto em um sistema de controle de velocidade sensorless para motores de indução trifásicos. O desenvolvimento matemático das variáveis de estado do sistema associado ao processo estocástico do EKF é apresentado neste estudo, e apontam a sua aplicação em condições de velocidade e carga variáveis, as quais são impostas a estes motores no cotidiano. A estratégia de controle sensorless foi testada através de linhas de rotina no software Matlab®, simulando condições de operação deste tipo de motor, sendo comprovada a sua performance, assim como os tempos de convergência consistentes com os requisitos usuais dos sistemas de alto desempenho. As principais contribuições deste trabalho são o uso de um EKF de ordem reduzida (ROEKF) e o pré-ajuste das matrizes de covariância para agilizar a convergência nas estimativas de velocidade e posição para as futuras implementações em processadores de sinais digitais atualmente acessíveis.