Estimación de la velocidad de un motor de inducción trifásico utilizando redes neuronales

Abstract

El presente proyecto trata sobre la estimación de velocidad angular en un motor de inducción trifásico. El método utilizado está basado en la inteligencia artificial a través de las redes neuronales cuya estructura consta de una capa entrada, una oculta, y la salida que corresponde a la velocidad del motor, teniendo 9 entradas, 10 neuronas en la capa oculta y una neurona en la capa de salida. La sintonización de los pesos sinápticos se lo realizará mediante el algoritmo de retropropagación. La parte práctica de este proyecto consiste en obtener los valores de inductancias y resistencias del motor de inducción trifásico. Para ello se realiza la medición de los voltajes y corrientes trifásicos instantáneos en el instante del arranque de la máquina con un tiempo de duración de 10 segundos. Los datos son procesados y transformados a un sistema de referencia del cual se tratará en los capítulos siguientes. Mediante optimización no lineal se encuentran los valores de dichos parámetros. Para verificar el método, se hace un estudio del algoritmo Filtro Extendido de Kalman; cuyas matrices de covarianzas se sintonizan mediante un algoritmo genético de la plataforma Matlab.