Design of a Speed Adaptive Controller for a PMSM using Artificial Intelligence

Authors

  • Omar Aguilar-Mejía Universidad Politécnica de Tulancingo
  • Rubén Tapia-Olvera Universidad Politécnica de Tulancingo
  • Iván Rivas-Cambero Universidad Politécnica de Tulancingo
  • Hertwin Minor-Popocatl Universidad Politécnica de Tulancingo

DOI:

https://doi.org/10.13053/cys-20-1-2361

Keywords:

PMSM, fuzzy logic, sliding mode, neural network.

Abstract

Permanent magnet synchronous motors have been widely used in variable speed drives; however, the control scheme must ensure high requirements of dynamic performance. In this work, a comparative analysis of a synchronous motor response with four control strategies—conventional proportional integral, sliding mode, fuzzy logic, and neural networks—is exposed. The motor model and the current controller are described; this allows the control laws design. In addition, a nonlinear observer for estimating the rotor speed and load torque is designed. The performance of each driver is analyzed using time simulations where the motor is subjected to disturbances and reference changes. The proposed control technique using neural networks exhibits the best performance because it can adapt to every condition, demanding low computational effort for an online operation and considering the system nonlinearities. 

Author Biographies

Omar Aguilar-Mejía, Universidad Politécnica de Tulancingo

recibió el título de Ingeniero Eléctrico en 1999 por el Instituto Tecnológico de Pachuca, el grado de Maestro en Ciencias en la especialidad de Ingeniería Eléctrica en 2002, por el CINVESTAV Unidad Guadalajara, en 2015 obtuvo el grado de Doctor en Ingeniería Industrial por la Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo. Actualmente es profesor investigador de la Universidad Politécnica de Tulancingo. Sus áreas de interés son el control robusto de máquinas eléctricas y aplicaciones de redes eléctricas con energías renovables.

Rubén Tapia-Olvera, Universidad Politécnica de Tulancingo

recibió el título de Ingeniero Eléctrico en 1999 por el Instituto Tecnológico de Pachuca, el grado de Maestro y Doctor en Ciencias en la especialidad de Ingeniería Eléctrica por el CINVESTAV Unidad Guadalajara en 2002 y 2006, respectivamente. Actualmente es profesor investigador de la Universidad Politécnica de Tulancingo. Su área de interés es en la operación, control y planeación de redes eléctricas con energías renovables y técnicas de inteligencia computacional.

Iván Rivas-Cambero, Universidad Politécnica de Tulancingo

recibió el título de Ingeniero Electricista en 1998 por el Instituto Tecnológico de Tepic, el grado de Maestro en Ciencias en la especialidad de Ingeniería Eléctrica por el CINVESTAV Unidad Guadalajara en 2002. Obtuvo el grado de Doctor en Ingeniería Industrial por la Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo. Desde 2002 es profesor investigador de la Universidad Politécnica de Tulancingo. Su área de interés es el control de sistemas no lineales con lógica difusa.

Hertwin Minor-Popocatl, Universidad Politécnica de Tulancingo

recibió el título de Ingeniero Industrial por el Instituto Tecnológico de Apizaco, el grado de maestro en ciencias por la Universidad Autónoma de Tlaxcala en 2002 y el grado de doctor en Sistemas Integrados de Manufactura y Estrategias de Calidad por la UPAEP, en 2012. Desde 2002 es profesor investigador de la Universidad Politécnica de Tulancingo. Su área de interés es en la programación matemática, optimización multi-objetivo y algoritmos meta heurísticos.

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Published

2016-03-31

Issue

Vol. 20 No. 1 (2016): Thematic Issue: Topic Trends in Computing Research (Guest Editor: Claudia P. Ayala)

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