Implementación de un sistema de control predictivo de par para un motor de flujo axial con imanes permanentes utilizado en aplicaciones de electromovilidad

Abstract

Este trabajo de memoria de título tiene como objetivo evaluar, mediante simulaciones dinámicas, el desempeño de un esquema de control predictivo de par (MPTC) aplicado a un motor BLDC de flujo axial, accionado por un inversor fuente de tensión de dos niveles alimentado por un banco de baterías. Para ello, se desarrolló una metodología de control basada en el modelo discreto de la planta, con un horizonte de predicción de un paso. Inicialmente, los resultados de simulación demostraron una mejora significativa en el desempeño del esquema predictivo en comparación con el control clásico (DTC), destacándose una reducción del THD en las variables de salida, una disminución del rizado en las variables controladas y una mejora en la dinámica de control. Posteriormente, en virtud de mostrar su aplicación en electromovilidad, se definieron cuatro casos de estudio basados en ciclos de conducción estandarizados y empleados por organizaciones internacionales, lo cual, permitió operar el esquema en condiciones dinámicas reales. Los resultados evidenciaron un buen desempeño del control incluso en situaciones exigentes, como operaciones hipersincrónicas y de frenado regenerativo. Finalmente, se construyó un banco de pruebas del esquema propuesto, incluyendo el ensamblaje del conjunto motor-carga y del inversor. Este último fue integrado al sistema de control desarrollado en Simulink, utilizando la plataforma MicroLabBox como intermediario entre el hardware y el software, con el fin de realizar pruebas de funcionamiento.

This work presents the analysis and evaluation of a model predictive torque control (MPTC) scheme applied to an axial flux BLDC motor, driven by a two-level voltaje source inverter powered by a battery bank. A control strategy based on the discrete-timemodel of the plant was designed, with a one-step prediction horizon, and its performance was assessed through dynamic simulations. The initial simulation results demonstrated a significant improvement in the predictive control scheme compared to the classical direct torque control (DTC), highlighting a reduction in total harmonic distortion (THD) in the output variables, a decrease in torque ripple, and an overall enhancement in control dynamics. To evaluate its applicability in electromobility, four case studies were defined based on standardized driving cycles used by international organizations, allowing the scheme to be tested under realistic Dynamic conditions. The results showed that the control maintained robust performance even in demanding scenarios, such as hypersynchronous operation and regenerative braking. Finally, an experimental test bench was developed to validate the proposed control scheme. The motor-load assembly and inverter were implemented, and the control system, developed in Simulink, was integrated using the MicroLabBox platform as an interface between the hardware and software. The results confirm the feasibility of MPTC as an effective alternative for controlling axial flux BLDC motors in demanding dynamic applications.