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Alta velocidad de control de motor servo de CA utilizando red neuronal RBF de alto rendimiento, observador de modo deslizante terminal y técnica de reconstrucción de corriente única

Autores: Chen, Huaizhi; Cai, Changxin

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Alta velocidad de control de motor servo de CA utilizando red neuronal RBF de alto rendimiento, observador de modo deslizante terminal y técnica de reconstrucción de corriente única


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Propone
Reconstrucción de corriente de fase
Bus de cc
Sensor de corriente único
Motor síncrono de imán permanente de superficie
Observador de modo deslizante

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 26

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Este documento propone una estrategia de reconstrucción de corriente de fase basada en un bus de cc utilizando un único sensor de corriente para un motor síncrono de imán permanente de superficie (SPMSM). El método de un solo sensor de corriente reduce el número de sensores de efecto Hall mecánicos y resistencias shunt mediante el uso de un algoritmo de reconstrucción de corriente modificado. La información de la posición del rotor es estimada por el observador de modo deslizante por su rápida respuesta y fuerte capacidad antiinterferencias, y el observador necesita detectar componentes de voltaje y corriente del sistema de coordenadas -. Para reducir el problema de vibración de los observadores de modo deslizante, se introduce una red neuronal adaptativa, extrayendo valores estimados de velocidad angular de los observadores de modo deslizante, y estos valores son entrenados para obtener la velocidad angular de compensación y el valor de índice negativo para suprimir el valor de velocidad. El rendimiento de esta estrategia de regulación de velocidad sin sensor en la región de alta velocidad utilizando un único sensor de corriente con una red neuronal adaptativa optimizada es verificado y evaluado mediante simulación y experimentos de PSIM.

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