Título :	Regulación de velocidad con torque constante, basada en un controlador directo con redes neuronales artificiales, para un motor BLDC
Sustentante:	Alfonso Gomez Espinosa
Palabras clave :	INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS
Fecha de publicación:	oct-2013
metadata.dc.degree.department:	Facultad de Ingeniería
metadata.dc.degree.name:	Doctorado en Ingeniería
Descripción :	Las variaciones de torque se producen en los Motores de Corriente Directa Sin Escobillas (BLDC), debido a una distribución de la densidad de flujo no-trapezoidal alrededor del rotor y por la reluctancia magnética variable del entrehierro resultante de la distribución de las ranuras del estator. Estas variaciones de torque cambian periódicamente con la posición del rotor y son evidentes como variaciones de velocidad, que degradan el desempeño del motor BLDC particularmente a velocidades bajas debido al bajo filtrado inercial. En este manuscrito se propone un Controlador Directo basado en Redes Neuronales Artificiales con el objetivo de reducir la variación de velocidad en motores BLDC, permitiendo un funcionamiento más suave. Se realizó la evaluación experimental en una plataforma de evaluación de un micro-controlador y se registraron las variaciones de velocidad para comparar su desempeño con el del controlador PID. Los resultados de las pruebas obtenidas validan la eficacia del controlador propuesto para reducir la variación de torque; logrando una reducción del 50%, en el rango de variación de velocidad, en comparación con la obtenida con el controlador PID. Torque ripple occurs in Brushless Direct Current Motor (BLDC), and it is due to nontrapezoidal flux density distribution around the air-gap and variable magnetic reluctance of the air-gap as a result of stator slots distribution. These torque ripples periodically change with rotor position and are shown by speed variations, which degrade the BLDC motor performance particularly at low speeds because of the low inertial filtering. In this manuscript, a Direct Controller based on Artificial Neural Networks is proposed with the aim of reducing the speed ripple in a BLDC motor, thus allowing for smoother operation. Experimental evaluation is performed on a microcontroller evaluation platform and the speed variations are registered to compare its performance to the PID controller. Test results validate the effectiveness of the proposed controller in reducing the torque ripple, achieving a 50% reduction in speed range variation comparing to PID controller.
URI :	http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/386
Otros identificadores :	BLDC BLDC Speed ripple Torque ripple Variación de torque Variación de velocidad
Aparece en las colecciones:	Doctorado en Ingeniería

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