EMULACIÓN Y CONTROL DE UNA MÁQUINA ASINCRÓNICA MEDIANTE REDES NEURONALES

Abstract

[Resumen del autor] Actualmente se ha ampliado el uso de los motores de inducción para satisfacer necesidades como velocidades variables o control de velocidad. Los controles de estado sólido de frecuencia variable son los más comunes. Esta situación se ha cimentado en los bajos costos y la confiabilidad de los motores de inducción en usos industriales. Sin embargo, los motores de inducción presentan un desafio inherente en los problemas del control, debido principalmente a tres factores: i) el sistema dinámico que describe al motor es alineal, ii) las variables de estado de los flujos/corrientes del rotor no son medibles directamente, iii) debido al calentamiento del motor las resistencias del rotor varían considerablemente, lo que afecta las dinámicas del sistema. La necesidad de operar en forma más eficiente los motores eléctricos industriales ha requerido un incremento notable en el uso de diversas técnicas, tanto de control como de emulación de equipos que permita una operación óptima. Cuando surgen problemas en los procesos y equipos de control de alta potencia, no es conveniente intentar soluciones a priori y probarlas inmediatamente, dado que los costos de control involucrados suelen ser muy altos. Conviene el uso de algún software de alto nivel que permita simular y evaluar modelos de sistemas complejos, y así implementar en forma más segura las soluciones en terreno. El objetivo principal de esta memoria, se concentra en la emulación y el control de un motor de inducción mediante redes neuronales. Para ello se estudia y escoge un modelo matemático dinámico de un motor de inducción y se simulan sus principales señales. Luego, se hace una identificación estática y dinámica de las principales señales del motor, utilizando redes neuronales con diferentes estructuras en su taxonomía. Posteriormente se hace un estudio y se simulan algunos tipos de control para motores de inducción, como el control con modulación por ancho de pulsos (PWM), control utilizando dos bloques controladores, uno para el control de ftecuencia y otro para el control de corriente trifásica con control por histéresis. Finalmente se presenta y simula un modelo o estructura de control alternativo, utilizando dos redes neuronales con entrenamiento en línea. En la simulación del control del motor utilizando redes neuronales, un enfoque consiste en la emulación de un control existente, y dos corresponden a una adaptación de un método clásico. Para la realización, las redes neuronales fueron programadas con el algoritmo de retropropagación del error y de adaptación directa. Las simulaciones fueron hechas con software Simulink, de Matlab V5.03.