NEURAL NETWORK BASED SYSTEM IDENTIFICATION OF A PMSM UNDER LOAD FLUCTUATION
La técnica de redes neuronales es usada para modelar un PMSM. Una red recurrente multicapas predice el componente fundamental de la señal de corriente un paso adelante usando como entradas el componente fundamental de las señales de voltaje y la velocidad del motor. El modelo propuesto de PMSM puede...
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Universidad Nacional de Colombia
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doaj-11fe058a39ef4fc597e45ac0ced58f602020-11-25T00:35:42ZengUniversidad Nacional de Colombia Dyna0012-73532009-01-0176160273282NEURAL NETWORK BASED SYSTEM IDENTIFICATION OF A PMSM UNDER LOAD FLUCTUATIONJABID QUIROGADAVID CARTESCHRIS EDRINGTONLa técnica de redes neuronales es usada para modelar un PMSM. Una red recurrente multicapas predice el componente fundamental de la señal de corriente un paso adelante usando como entradas el componente fundamental de las señales de voltaje y la velocidad del motor. El modelo propuesto de PMSM puede ser implementado en un sistema de monitoreo de la condición del equipo para realizar labores de detección de fallas, evaluación de su integridad o del proceso de envejecimiento de éste. El modelo se valida usando un banco de pruebas para PMSM de 15 hp. El sistema de adquisición de datos es desarrollado usando Matlab®/Simulink® con dSpace® como interfase con el hardware. El modelo mostró capacidades de generalización y un desempeñosatisfactorio en la determinación de las componentes fundamentales de las corrientes en tiempo real bajo condiciones de no carga y fluctuaciones de esta.http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=49612068018 |
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La técnica de redes neuronales es usada para modelar un PMSM. Una red recurrente multicapas predice el componente fundamental de la señal de corriente un paso adelante usando como entradas el componente fundamental de las señales de voltaje y la velocidad del motor. El modelo propuesto de PMSM puede ser implementado en un sistema de monitoreo de la condición del equipo para realizar labores de detección de fallas, evaluación de su integridad o del proceso de envejecimiento de éste. El modelo se valida usando un banco de pruebas para PMSM de 15 hp. El sistema de adquisición de datos es desarrollado usando Matlab®/Simulink® con dSpace® como interfase con el hardware. El modelo mostró capacidades de generalización y un desempeñosatisfactorio en la determinación de las componentes fundamentales de las corrientes en tiempo real bajo condiciones de no carga y fluctuaciones de esta. |
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