1 Resumo-- A proposta desta pesquisa é analisar a aplicação de filtros neurais adaptativos Adaline na estimação do fluxo estatórico para determinação do conjugado eletromagnético de Motores de Indução Trifásicos (MIT). O fluxo estatórico, que apresenta maior robustez frente a variações paramétricas, é estimado por meio do modelo de tensão da máquina aplicando-se um integrador neural adaptativo diretamente sobre a força contra eletromotriz, objetivando-se a eliminação de offsets presentes nas medições de tensão, corrente e suas integrais. Resultados simulados e experimentais são apresentados para validação da estratégia proposta, analisando-se a eficiência da estimação na presença de transitórios de carga e numa ampla faixa de operação da máquina. O algoritmo estimador empregado será apresentado, bem como o hardware implementado experimentalmente utilizando a plataforma DSP TMS320F28335 da Texas Instruments™. Palavras Chave: motor de indução, estimação de fluxo, determinação de conjugado, filtro Adaline. I. NOMENCLATURA e C = conjugado eletromagnético, N.m mec C = conjugado resistente ou de carga, N.m P = número de pares de pólos s R = resistência estatórica, Ω r R = resistência rotórica, Ω s l = indutância cíclica estatórica, H r l = indutância cíclica rotórica, H m l = indutância cíclica mútua, H g  = frequência de rotação do referencial arbitrário, rad/s r  = frequência de rotação do rotor, rad/s g sq g sd g s jv v   v = vetor tensão estatórica g sq g sd g s ji i   i = vetor corrente estatórica g rq g rd g r ji i   i = vetor corrente rotórica g sq g sd g s j    λ = vetor fluxo estatórico Este trabalho foi um dos resultados de um projeto de pesquisa financiado pelo CNPQ desenvolvido no ano de 2011. g rq g rd g r j     λ = vetor fluxo rotórico II. INTRODUÇÃO tualmente, o estágio de desenvolvimento da tecnologia de acionamento dos motores de indução está consolidado, se tornando um desafio atual a proposição de soluções que possam reduzir o custo final do conjunto motor- conversor. Nesse sentido, é observada uma forte tendência na investigação de várias propostas de controle que reduzem o número de sensores eletromecânicos por meio do desenvolvimento de diversas técnicas para estimação de variáveis e parâmetros. Para a estimação do fluxo estatórico utilizando o modelo de tensão da máquina, faz-se necessário apenas o conhecimento das correntes e tensões estatóricas, bem como da resistência estatórica, o que teoricamente proporciona uma maior simplicidade para implementações práticas [1]. Porém, alguns problemas de natureza prática podem prejudicar a eficiência do método tornando-se necessário o estudo de técnicas para compensar o desvio entre o fluxo estimado e o fluxo real. Os maiores problemas relacionados aos métodos que utilizam um integrador puro no processo de estimação de fluxo, são chamados de drift e offset. O drift é ocasionado pela presença de um nível de corrente contínua contido no sinal a ser integrado, podendo levar o integrador à saturação. O offset pode aparecer no sinal de saída do integrador dependendo das condições iniciais do sinal de entrada [2]. Esta pesquisa utiliza filtros neurais adaptativos Adaline como “notch filter”, aplicados antes e após um integrador puro, servindo para remoção dos sinais contínuos que aparecem no processo de estimação do fluxo em tempo real conforme [6]. A motivação e a relevância desta pesquisa se baseiam na apresentação de um método de estimação do fluxo estatórico para determinação do conjugado eletromagnético, que proporcione simplicidade na concepção e considerável robustez quanto às variações paramétricas, visando inovações no controle da máquina, na avaliação da eficiência energética e do conjugado de carga e na predição de falhas no motor e no mecanismo acoplado. Filtro Neural Adaline Aplicado na Estimação do Fluxo Estatórico de Motores de Indução Trifásicos Haeckel Van Der Linden Filho, Alexander Patrick Chaves de Sena, Simplicio Arnaud da Silva*, Isaac Soares de Freitas* Departamento de Engenharia Mecânica, Universidade Federal da Paraíba *Departamento de Engenharia Elétrica, Universidade Federal da Paraíba (haeckel, sandro.preto)@gmail.com, (sarnaud, isaac)@ct.ufpb.br A