Análisis de Pareto de Variables Electro-Mecánicas en el Control Predictivo de Accionamientos
Autores: Satué, Manuel G.; Arahal, Manuel R.; Ortega, Manuel G.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
Categoría
Tecnología de Equipos y Accesorios
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
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Citaciones: Sin citaciones
Los variadores de velocidad a menudo se controlan mediante un esquema de doble lazo en el que un controlador proporcional integral se encarga del lazo de velocidad. La sintonización de este lazo es un trabajo complejo. En la mayoría de los casos, solo se consideran variables mecánicas para la sintonización. Este artículo presenta un nuevo análisis de Pareto que incorpora variables mecánicas y eléctricas. Se utiliza un controlador predictivo de modelo de estado finito de última generación para el control de la corriente del estator. El análisis se realiza utilizando datos experimentales de un motor de inducción de cinco fases y considera indicadores de rendimiento comúnmente encontrados derivados de datos experimentales. Los resultados muestran conexiones no documentadas entre esos indicadores de rendimiento. El análisis no solo ayuda en la sintonización del PI, sino que, más importante aún, sugiere una revisión de los métodos que se utilizan habitualmente para informar sobre las mejoras de rendimiento de nuevos métodos.
Descripción
Los variadores de velocidad a menudo se controlan mediante un esquema de doble lazo en el que un controlador proporcional integral se encarga del lazo de velocidad. La sintonización de este lazo es un trabajo complejo. En la mayoría de los casos, solo se consideran variables mecánicas para la sintonización. Este artículo presenta un nuevo análisis de Pareto que incorpora variables mecánicas y eléctricas. Se utiliza un controlador predictivo de modelo de estado finito de última generación para el control de la corriente del estator. El análisis se realiza utilizando datos experimentales de un motor de inducción de cinco fases y considera indicadores de rendimiento comúnmente encontrados derivados de datos experimentales. Los resultados muestran conexiones no documentadas entre esos indicadores de rendimiento. El análisis no solo ayuda en la sintonización del PI, sino que, más importante aún, sugiere una revisión de los métodos que se utilizan habitualmente para informar sobre las mejoras de rendimiento de nuevos métodos.