Implementación de predictores de temperatura en motores síncronos mediante redes neuronales recurrentes

Abstract

[ES] Actualmente el uso de motores eléctricos, como los motores síncronos, crece exponencialmente debido a sus atractivas propiedades. Sin embargo, el rendimiento de esta clase de motores se ve limitado al aumento de la temperatura, en especial en los motores síncronos de imanes permanentes (PMSMs) en los que se puede producir una desmagnetización, una reducción de la fuerza del imán que emplean. En este proyecto, en colaboración con la empresa MAHLE Electronics, se desarrolla una red neuronal artificial para supervisar las temperaturas críticas en lugar de sensores clásicos, que resultan costosos y difíciles de incorporar en los sistemas móviles del motor, como es el rotor. La implementación directa de esta solución es su integración en un microcontrolador, permitiendo reducir los costes de producción en serie y aumentando el rendimiento del motor llevándolo al límite.

[EN] The use of electric motors, such as synchronous motors, is currently growing exponentially due to their attractive properties. However, the performance of this class of motors is limited by the increase in temperature, especially in permanent magnet synchronous motors (PMSMs) where demagnetisation, a reduction in the strength of the magnet they use, can occur. In this project, in collaboration with MAHLE Electronics, an artificial neural network is developed to monitor critical temperatures instead of classic sensors, which are expensive and difficult to incorporate into the motor's moving systems, such as the rotor. The direct implementation of this solution is its integration into a microcontroller, allowing for a reduction in series production costs and increasing the motor's performance by pushing it to the limit.