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Algoritmo híbrido de retroceso y super torsión para el control robusto de velocidad de un motor de inducción trifásico

Autores: Ali, Sadia; Prado, Alvaro; Pervaiz, Mahmood

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Algoritmo híbrido de retroceso y super torsión para el control robusto de velocidad de un motor de inducción trifásico


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Algoritmo híbrido de retroceso y super torsión
Control de velocidad robusto
Motor de inducción trifásico
Controladores no lineales
Control de modo deslizante
SMC de super torsión

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 31

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Este documento propone un Algoritmo Híbrido de Retroceso Super Twisting para el control robusto de velocidad de un Motor de Inducción trifásico en presencia de incertidumbres de par de carga. Primero, un Motor de Inducción de jaula de ardilla trifásico es modelado en MATLAB/Simulink. Esto es seguido por el diseño de diferentes controladores no lineales, como el control por modo deslizante (SMC), SMC de super twisting y control de retroceso. Además, se diseña un controlador novedoso mediante la sinergia de dos métodos, como retroceso y SMC de super twisting (Back-STC), para obtener los beneficios de ambas técnicas y, de esta manera, mejorar la robustez. La función sigmoide se utiliza con un diferenciador exacto para minimizar las discontinuidades de alta velocidad presentes en el canal de entrada. La eficacia de este diseño novedoso y su rendimiento se evidenciaron en comparación con otros métodos, realizados mediante simulaciones en MATLAB/Simulink. Se calcularon parámetros de regresión, como ISE (Error Cuadrático Integral), IAE (Error Absoluto Integral) e ITAE (Error Absoluto de Tiempo Integral), en tres modos de operación diferentes: SSM (Modo de Arranque-Parada), NOM (Modo de Operación Normal) y DRM (Modo de Rechazo de Perturbación). Al final, los valores numéricos de los parámetros de regresión fueron analizados cuantitativamente para sacar conclusiones sobre el rendimiento de seguimiento y la robustez de las técnicas de control no lineales implementadas.

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