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
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
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.
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.