- -

Identificación y Control Wavenet de un Motor de CA

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

Compartir/Enviar a

Citas

Estadísticas

  • Estadisticas de Uso

Identificación y Control Wavenet de un Motor de CA

Mostrar el registro sencillo del ítem

Ficheros en el ítem

dc.contributor.author Ramos Velasco, L.E. es_ES
dc.contributor.author Ramos Fernández, J.C. es_ES
dc.contributor.author Islas Gómez, O. es_ES
dc.contributor.author García Lamont, J. es_ES
dc.contributor.author Espejel Rivera, M.A. es_ES
dc.contributor.author Márquez Vera, M.A. es_ES
dc.date.accessioned 2020-05-21T09:52:03Z
dc.date.available 2020-05-21T09:52:03Z
dc.date.issued 2013-07-09
dc.identifier.issn 1697-7912
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/143955
dc.description.abstract [ES] En el presente artículo se muestra un esquema de identificación y control que sintoniza en línea las ganancias proporcional, integral y derivativa de un controlador PID discreto aplicado a un sistema dinámico SISO. Esto se logra empleando una red neuronal de base radial con funciones de activación wavelet hijas Morlet (wavenet) adicionalmente en cascada un filtro de respuesta infinita al impulso (IIR). Dicho esquema es aplicado en tiempo real para controlar la velocidad de un motor de inducción de CA trifásico del tipo jaula de ardilla (MIJA) alimentado con un variador de frecuencia trifásico, de esta forma se muestra cómo este esquema de identificación y control en línea, puede ser implementado en este tipo de plantas que son ampliamente utilizadas en la industria, sin la necesidad de obtener los parámetros del modelo matemático del conjunto variador de frecuencia-motor de inducción trifásico. Se presentan los resultados obtenidos en simulación numérica y experimentales, empleando para esto la plataforma de LabVIEW. es_ES
dc.description.abstract [EN] This paper presents a control scheme to tune online the proportional, integral and derivative gains of a discrete PID controller, through the identification and control of a SISO stable and minimum phase dynamic system. This is accomplished using a radial basis network neural with daughter Morlet wavelets activation functions in cascaded with an infinite impulse response (IIR) filter. This scheme is applied in real time to control the speed of an AC three-phase induction motor supplied with a three-phase inverter. So in this way we show how the identification and control scheme can be implemented in this type of plants that are widely used in industry, without the need of mathematical model parameters of the induction motor. We present numerical simulation and experimental results. es_ES
dc.description.sponsorship El autor O. Islas Gomez agradece profundamente al CONACyT por la beca otorgada para realizar estudios de posgrado, con numero de registro 266520. es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.relation.ispartof Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial es_ES
dc.rights Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd) es_ES
dc.subject Motor control es_ES
dc.subject PID controller es_ES
dc.subject Wavelet neural networks es_ES
dc.subject Selfadaptive algorithms es_ES
dc.subject Control de motores es_ES
dc.subject Controlador PID es_ES
dc.subject Redes neuronales wavelets es_ES
dc.subject Algoritmos auto-ajustables es_ES
dc.title Identificación y Control Wavenet de un Motor de CA es_ES
dc.title.alternative Identification and Wavenet Control of AC Motor es_ES
dc.type Artículo es_ES
dc.identifier.doi 10.1016/j.riai.2013.05.002
dc.relation.projectID info:eu-repo/grantAgreement/CONACyT//266520/ es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.description.bibliographicCitation Ramos Velasco, L.; Ramos Fernández, J.; Islas Gómez, O.; García Lamont, J.; Espejel Rivera, M.; Márquez Vera, M. (2013). Identificación y Control Wavenet de un Motor de CA. Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial. 10(3):269-278. https://doi.org/10.1016/j.riai.2013.05.002 es_ES
dc.description.accrualMethod OJS es_ES
dc.relation.publisherversion https://doi.org/10.1016/j.riai.2013.05.002 es_ES
dc.description.upvformatpinicio 269 es_ES
dc.description.upvformatpfin 278 es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.description.volume 10 es_ES
dc.description.issue 3 es_ES
dc.identifier.eissn 1697-7920
dc.relation.pasarela OJS\9511 es_ES
dc.contributor.funder Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología, México es_ES
dc.description.references Bocker, J., & Mathapati, S. (2007). State of the Art of Induction Motor Control. 2007 IEEE International Electric Machines & Drives Conference. doi:10.1109/iemdc.2007.383643 es_ES
dc.description.references Domínguez Mayorga, C. R., Espejel Rivera, M. A., Ramos Velasco, L. E., Ramos Fernández, J. C., & Escamilla Hernández, E. (2012). Algoritmos Wavenet con Aplicaciones en la Aproximación de Señales: un Estudio Comparativo. Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI, 9(4), 347-358. doi:10.1016/j.riai.2012.09.001 es_ES
dc.description.references Farahani, M. (2013). Intelligent control of SVC using wavelet neural network to enhance transient stability. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 26(1), 273-280. doi:10.1016/j.engappai.2012.05.006 es_ES
dc.description.references Haykin, S., 2001. Kalman Filtering and Neural Networks. Wiley, New York. Holtz, J.,;1; 2002. Sensorlees control of induction motor drives. Proceeding of IEEE International Conference in Electric Machines and Drives, IEDMC’07, Wuppertal, Germany, 1359-1394. es_ES
dc.description.references Jahedi, G., & Ardehali, M. M. (2012). Wavelet based artificial neural network applied for energy efficiency enhancement of decoupled HVAC system. Energy Conversion and Management, 54(1), 47-56. doi:10.1016/j.enconman.2011.10.005 es_ES
dc.description.references Levin, A. U., & Narendra, K. S. (1993). Control of nonlinear dynamical systems using neural networks: controllability and stabilization. IEEE Transactions on Neural Networks, 4(2), 192-206. doi:10.1109/72.207608 es_ES
dc.description.references Levin, A. U., & Narendra, K. S. (1996). Control of nonlinear dynamical systems using neural networks. II. Observability, identification, and control. IEEE Transactions on Neural Networks, 7(1), 30-42. doi:10.1109/72.478390 es_ES
dc.description.references Lin, C.-J. (2009). Nonlinear systems control using self-constructing wavelet networks. Applied Soft Computing, 9(1), 71-79. doi:10.1016/j.asoc.2008.03.014 es_ES
dc.description.references Payakkawan, P., Klomkarn, K., Sooraksa, P., 2009. Dual-line pid controller based on pso for speed control of dc motors. The 9th International Symposium on Communication and Information Technologies (ISCIT), Incheon, Korea. es_ES
dc.description.references Polo, M. P., Albertos, P., & Galiano, J. Á. B. (2008). Tuning of a PID controlled gyro by using the bifurcation theory. Systems & Control Letters, 57(1), 10-17. doi:10.1016/j.sysconle.2007.06.007 es_ES
dc.description.references Wu, W., & Jhao, D.-W. (2012). Control of a direct internal reforming molten carbonate fuel cell system using wavelet network-based Hammerstein models. Journal of Process Control, 22(3), 653-658. doi:10.1016/j.jprocont.2012.01.011 es_ES


Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Mostrar el registro sencillo del ítem