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En este trabajo se presenta el desempeño de un controlador adaptativo utilizando una red neuronal B-spline para ajustar la velocidad del rotor del motor síncrono de imanes permanentes. El análisis incluye una comparación de tres estrategias de control convencionales y no lineales: control proporcional integral, modos deslizantes y lógica difusa. Además, se proporciona una forma sistemática de determinar las ganancias óptimas del controlador para mejorar el desempeño del error de seguimiento. Dentro del trabajo se explica el diseño del controlador adaptativo y la metodología para realizar su entrenamiento. La eficiencia del controlador propuesto se demuestra mediante simulaciones en el tiempo donde el motor se somete a diferentes perturbaciones y cambios en el valor de la señal de referencia. El análisis de los resultados muestra que la técnica de control propuesta exhibe mejor rendimiento porque puede adaptarse a todas las condiciones operativas, presentando un bajo esfuerzo computacional para una operación en línea y considerando las no linealidades del sistema.
This paper presents a controller performance that is develop employing an adaptive B-spline neural network algorithm for adjusting the rotor speed of the permanent magnet synchronous motor. It includes a comparative analysis with three control strategies: conventional proportional integral, sliding mode and fuzzy logic. Also, gives a systematic way to determine the optimal control gains and improve the tracking error performance. A methodology for the adaptive controller and its training procedure are explained. The efficacy of the proposed method is analyzed using time simulations where the motor is subjected to disturbances and reference changes. The proposed control technique exhibits the best performance because it can adapt to every condition, demanding low computational effort for an on-line operation and considering the system nonlinearities.
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