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Estimación de los Parámetros del Circuito Equivalente de Motores de Inducción mediante Prueba de Laboratorio

Autores: Averbukh, Moshe; Lockshin, Efim

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

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Acceso abierto

Artículo científico
2021

Estimación de los Parámetros del Circuito Equivalente de Motores de Inducción mediante Prueba de Laboratorio


Categoría

Tecnología de Equipos y Accesorios

Subcategoría

Diseño de equipos y herramientas

Palabras clave

Parámetros del circuito equivalente
Motores de inducción de CA
Laboratorio de máquinas eléctricas
Prueba en circuito abierto
Prueba de corriente de cortocircuito
Par del motor

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 44

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La determinación de los parámetros del circuito equivalente para motores de inducción de CA representa una tarea importante en un laboratorio de máquinas eléctricas. Las pruebas de circuito abierto y de cortocircuito, que se utilizan con frecuencia, satisfacen estos requisitos. Sin embargo, los resultados tienen una baja precisión. Esto se hace especialmente evidente cuando se aplica el circuito equivalente para la predicción de la corriente y la potencia del motor. Los principales obstáculos en esta circunstancia radican en la dificultad de proporcionar una prueba de circuito abierto impecable, cuya falta causa errores en la estimación de parámetros. Un enfoque mucho más preciso se puede llevar a cabo con una prueba que incluya varios puntos de salida con mediciones del par motor, la velocidad, la corriente y las magnitudes de potencia. No obstante, no existe un método relativamente simple y preciso para garantizar la determinación de parámetros para tales pruebas. Este artículo intenta proporcionar dicho método mediante un enfoque basado en la ecuación simplificada de Kloss y el teorema de Thevenin. La novedad significativa del método es la interacción sinérgica especialmente seleccionada entre los enfoques analítico y numérico, que ofrece un algoritmo relativamente simple con buena precisión y una convergencia en la estimación de los parámetros.

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