Modelo de control predictivo de corriente sin modelo basado en un optimizador de lobo gris para motores de reluctancia síncrona
Autores: Mahmoudi, Abdelkader; Jlassi, Imed; Cardoso, Antonio J. Marques; Yahia, Khaled
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Modelo de control predictivo de corriente sin modelo basado en un optimizador de lobo gris para motores de reluctancia síncrona
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Control predictivo de corriente basado en modelos
MBPCC
Accionamientos industriales
Motor de reluctancia síncrona
SynRM
Control predictivo de corriente basado en Optimizador de Lobo Gris sin modelo.
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
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Citaciones: Sin citaciones
Un Control Predictivo de Corriente basado en Modelo (MBPCC) se ha convertido recientemente en una tecnología de control avanzada poderosa en accionamientos industriales. Sin embargo, el MBPCC depende del conocimiento del modelo del sistema y de los parámetros, siendo, por lo tanto, muy sensible a errores en los parámetros. En el caso del motor de reluctancia sincrónica (SynRM), donde los parámetros varían debido a su estructura ferromagnética y propiedades magnéticas no lineales, el rendimiento del MBPCC sufriría significativamente. Por lo tanto, en este artículo se propone un Control Predictivo de Corriente basado en Optimizador Lobo Gris y libre de modelo (GW-MFPCC) para SynRM, para evitar todos los efectos de la dependencia del modelo y la incertidumbre de los parámetros. El método propuesto predice la corriente del estator mediante el seguimiento de la función de costo mínimo utilizando el optimizador lobo gris. El esquema propuesto GW-MFPCC se compara con el MBPCC, y su efectividad se evalúa y confirma mediante resultados experimentales.
Descripción
Un Control Predictivo de Corriente basado en Modelo (MBPCC) se ha convertido recientemente en una tecnología de control avanzada poderosa en accionamientos industriales. Sin embargo, el MBPCC depende del conocimiento del modelo del sistema y de los parámetros, siendo, por lo tanto, muy sensible a errores en los parámetros. En el caso del motor de reluctancia sincrónica (SynRM), donde los parámetros varían debido a su estructura ferromagnética y propiedades magnéticas no lineales, el rendimiento del MBPCC sufriría significativamente. Por lo tanto, en este artículo se propone un Control Predictivo de Corriente basado en Optimizador Lobo Gris y libre de modelo (GW-MFPCC) para SynRM, para evitar todos los efectos de la dependencia del modelo y la incertidumbre de los parámetros. El método propuesto predice la corriente del estator mediante el seguimiento de la función de costo mínimo utilizando el optimizador lobo gris. El esquema propuesto GW-MFPCC se compara con el MBPCC, y su efectividad se evalúa y confirma mediante resultados experimentales.