Control vectorial directo de un motor de inducción tipo jaula de ardilla (Mitja) sin sensor de velocidad y optimización de eficiencia
“El desarrollo del presente trabajo está dirigido hacia el diseño e implementación de un esquema de control de velocidad, empleando una técnica de control vectorial asistida por redes neuronales para un Motor de Inducción Tipo Jaula de Ardilla. A lo largo del trabajo se incluyen detalles sobre el de...
| Autores: | , |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2020 |
| País: | México |
| Institución: | Benemérita Universidad Autónoma de Puebla |
| Repositorio: | Repositorio Institucional de Acceso Abierto RIAA-BUAP |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorioinstitucional.buap.mx:20.500.12371/11589 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/20.500.12371/11589 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA Motores de inducción--Investigación Motores de inducción--Control automático Sistemas de control inteligente Redes neuronales (Computación) |
| Sumario: | “El desarrollo del presente trabajo está dirigido hacia el diseño e implementación de un esquema de control de velocidad, empleando una técnica de control vectorial asistida por redes neuronales para un Motor de Inducción Tipo Jaula de Ardilla. A lo largo del trabajo se incluyen detalles sobre el desarrollo teórico, la realización del modelado, la simulación e implementación del accionamiento y controlador de velocidad para el motor. Primeramente, se obtiene el modelo del motor de inducción en el marco de referencia ortogonal dq0 (se transforman los valores trifásicos abc, variables sinusoidales en el tiempo, a valores constantes dq0 en régimen permanente). Posteriormente se diseña el accionamiento y el controlador de velocidad, el cual se basa en la técnica de control vectorial o control por campo orientado (FOC). Adicionalmente, se diseña un control de velocidad adaptativo basado en redes neuronales B-spline; su tarea principal será ajustar las ganancias proporcionales e integrales del control vectorial, que tradicionalmente son fijas, a un esquema de aprendizaje en línea. Finalmente, se analizan los resultados obtenidos de simulación y se validan en un sistema de Hardware in the Loop (HIL) y un DSP de la familia C2000 de Texas Instruments.” |
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