Diseño de un controlador de velocidad adaptativo para un MSIP utilizando inteligencia artificial

Autores/as

  • 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

Palabras clave:

MSIP, lógica difusa, modos deslizantes, redes neuronales.

Resumen

Los motores síncronos de imanes permanentes se han utilizado ampliamente en aplicaciones de velocidad variable de alta precisión, sin embargo, el esquema de control debe cumplir con altas exigencias de desempeño dinámico. En este trabajo se realiza un análisis comparativo de la respuesta de un motor síncrono con cuatro estrategias de control: convencional proporcional integral, modos deslizantes, lógica difusa y redes neuronales. Se describe el modelo del motor, el regulador de corriente y se realiza el diseño del control. Además, se utiliza un observador no lineal para la estimación de la velocidad del rotor y el par de carga. El desempeño de cada controlador se analiza mediante simulaciones en el tiempo donde el motor se somete a diversas perturbaciones y cambios de referencia. La técnica de control propuesta mediante redes neuronales exhibe el mejor desempeño debido a que puede adaptarse a cada condición, demandando bajo costo computacional para una operación en línea y considerando las no linealidades del sistema. 

Biografía del autor/a

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 multiobjetivo y algoritmos meta heurísticos. 

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Publicado

2016-03-31

Número

Vol. 20 Núm. 1 (2016): Thematic Issue: Topic Trends in Computing Research (Guest Editor: Claudia P. Ayala)

Sección

Artículos

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