Estimación de la velocidad del motor de inducción utilizando redes neuronales

Martin  Gallo Nieves; Jaime António  Gonzalez; Jorge Luis  Diaz; Jesus Abelardo Velazco Ochoa

doi:10.24054/rcta.v1i29.197

Autores/as

Martin Gallo Nieves Universidad de Pamplona
Jaime António Gonzalez Universidad de Pamplona
Jorge Luis Diaz Universidad de Pamplona
Jesus Abelardo Velazco Ochoa Universidad de Pamplona

DOI:

https://doi.org/10.24054/rcta.v1i29.197

Palabras clave:

Motor de Inducción, Estimación de velocidad, redes neuronales artificiales

Resumen

En este artículo se presenta una forma de medir la velocidad del motor de inducción y es estimándola (no midiéndola directamente del rotor del motor) y para tal fin se va a utilizar redes neuronales artificiales; el desarrollo del articulo inicia con el modelado del motor de inducción obteniendo las ecuaciones de las tensiones en los ejes q y d referidas al estator y al rotor respectivamente. Teniendo ya el modelo del motor se procede a hacer el entrenamiento de la red neuronal con la data obtenida de la simulación del modelo del motor en SIMULINK. Y finalmente se presentan los resultados del proceso para la estimación de la velocidad.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

Richardson, D. y Caisse, A. (1997). Máquinas Eléctricas Rotativas y Transformadores, Prentice Hall, Cuarta Edición, México.

João, C. y Palma, P. (1999). Accionamentos Eletromecânicos de Velocidade Variável, Fundação Calouste Gulbenkian, Lisboa,

González, J. Azevedo, M. y Pacheco, E. (2000). “Control vectorial del Motor de Inducción para el Control de Velocidad del Rotor por cambio de Frecuencia”, II Congreso Venezolano de Ingeniería Eléctrica, Mérida,

González, J. (2000). “Considerações sobre o Controle dos Motores de Indução Alimentados por Conversores Estáticos”, Dissertação de Mestrado, PUC-Rio, Agosto.

Mehrotra , P. Quaicoe, J. y Venkatesan. (1996) “Speed estimation of Induction Motor Using Artificial Neural Networks”. IEEE Ind. Applicat. Magazine, pp 881-886.

Chapman, J. Maquinas Eléctricas,(2012) Editorial, McGrawHill, Quinta Edición

Gamal, A. (2000) “Tesis: aplicación de las redes neuronales en los sistemas de control vectorial de los motores de inducción”, departamento de Ingeniería Eléctrica, Universidad Politécnica de Cataluña.

Rodríguez, Oscar. Pineda, R. Cárdenas Pedro. (2012). Herramientas EJS 3D/MATLAB para el control del sistema no lineal aplicado al péndulo invertido sobre carro deslizante. Revista colombiana de tecnologías de Avanzada. 1 (19). Pág. 28 – 34.

González, J. Silveira, M. y Pacheco, J. (2004). Comparación de la red neuronal y el filtro de Kalman en la estimación de velocidad del motor de inducción.

Ponce C., P. (2010). Inteligencia artificial con aplicaciones a la ingeniería, Editorial McGrawHill, México

Gallo N., M. Duran A.,C. (2007) Integrated System Approach for the Automatic Speech Recognition using Linear predict Coding and Neural Networks. IEEE, Electronics, Robotics and Automotive Mechanics Conference. CERMA 2007

Martínez Q., C. Díaz R., J. L. y Pardo G., A. (Junio de 2012). Aplicación de redes neuronales al control de velocidad en motores de corriente alterna. Revista Colombiana de Tecnologías de Avanzada, V 2 - Numero 20.

Araque G J., Díaz R J.L., Gualdrón G O.E. (2013). Optimización del THD en un convertidor multinivel monofásico usando algoritmos genéticos. Revista colombiana de tecnologías de Avanzada. 1 (21). Pág. 60 - 66.

Caballero A, Velasco G, Pardo García A. (2013). Differentiations Of Objects In Diffuse Databases. Revista colombiana de tecnologías de Avanzada. 2 (22). Pág. 131 – 137.