Resumen

Este trabajo presenta un nuevo esquema sin sensores de posición en el que se propone un algoritmo de filtro de suavizado para mejorar los resultados obtenidos mediante el algoritmo de Filtro de Kalman Extendido (EKF) en el seguimiento de la posición del rotor para el control sin sensores de motores de corriente continua sin escobillas. La posición y velocidad del rotor se estiman a partir de la tensión y corriente de entrada utilizando el Filtro de Kalman Extendido. Los estados obtenidos mediante filtrado en cada instante de muestreo se refinan, utilizando el nuevo algoritmo de suavizado, dando resultados mucho mejores. En el método propuesto, el estado estimado en el instante anterior se mejora utilizando la muestra de medición actual mediante el algoritmo de suavizado, que luego se utiliza para mejorar las variables de estado estimadas en el presente. El sistema completo se modela y simula en MATLAB para verificar el mérito del algoritmo de suavizado propuesto. Se realiza una comparación con el EKF convencional para varias condiciones de par de carga y velocidad para establecer el rendimiento del nuevo algoritmo sin sensores. Los resultados de la simulación muestran que la técnica de suavizado propuesta ofrece una mayor precisión en la estimación. El pico de error en la velocidad estimada y la posición del rotor se reduce considerablemente en comparación con EKF. La estimación de estado mejorada puede utilizarse como realimentación para el control de velocidad de motores de corriente continua sin escobillas en variadores de velocidad.

• Materias:Máquina de vectores Estudio numérico Controlador Método computacional Modelado matemático
• Subjects:Vector machine Numerical study Controller Computational method Mathematical modeling
• Palabras claves:Filtro de Kalman ampliado, motores de corriente continua sin escobillas, posición del rotor, algoritmo de suavizado, mayor precisión de estimación, estimación de estado mejorada, nuevo algoritmo sin sensores, nuevo algoritmo de suavizado, muestra de medición actual, algoritmo de filtro de suavizado.
• Keywords:Extended Kalman Filter, brushless DC motors, rotor position, smoothing algorithm, better estimation accuracy, improved state estimate, new sensorless algorithm, new smoothing algorithm, present measurement sample, smoothing filter algorithm