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Estimadores de velocidad y flujo basados en redes neuronales artificiales para accionamientos de máquinas de inducción con Matlab/Simulink

Autores: Diab, Ahmed A. Zaki; Elsawy, Mohammed A.; Denis, Kotin A.; Alkhalaf, Salem; Ali, Ziad M.

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Estimadores de velocidad y flujo basados en redes neuronales artificiales para accionamientos de máquinas de inducción con Matlab/Simulink


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Red neuronal artificial
Estimación de velocidad
Estimación de flujo
Accionamientos de motores de inducción
Aplicaciones industriales
Vehículos eléctricos

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 21

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
En este documento, se ha presentado una Red Neuronal Artificial (ANN) para la estimación precisa de la velocidad y el flujo de los accionamientos de motores de inducción (IM) para aplicaciones industriales como vehículos eléctricos (EVs). Se han diseñado dos estimadores de ANN, uno para la estimación de la velocidad del rotor y otro para la estimación del flujo del estator y del rotor. Los datos de entrenamiento de entrada se han recopilado en función de los datos de corriente y voltaje, mientras que los datos de entrenamiento de salida de la velocidad y los flujos del estator y del rotor se han establecido en función de la velocidad medida y del modelo matemático del estimador de flujo del IM. Los estimadores de ANN diseñados pueden superar el problema de las variaciones de los parámetros y los problemas de integración del desplazamiento. Matlab/Simulink se ha utilizado para desarrollar y probar los estimadores de ANN. Los resultados demuestran la efectividad de los estimadores de ANN bajo diversas condiciones de operación.

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