Resumen

En este artículo se desarrolla un controlador de red neuronal híbrida recurrente difusa (HRFNN) para el sistema de accionamiento de motor síncrono de imán permanente (PMSM) utilizando un estimador de flujo de rotor para controlar un scooter eléctrico. En primer lugar, se derivaron los modelos dinámicos de un sistema de accionamiento PMSM de acuerdo con el scooter eléctrico. Debido a que la carga del scooter eléctrico presentaba muchas incertidumbres, como la fuerza de fricción no lineal de la correa de transmisión, entre otras. El scooter eléctrico con incertidumbres no lineales hizo que el controlador PI desactivara el control de seguimiento de velocidad. Además, con el fin de reducir la interferencia del codificador y reducir costos, se desarrolló un sistema de control HRFNN utilizando un estimador de flujo de rotor para controlar el sistema de accionamiento PMSM y así conducir el scooter eléctrico. El estimador de flujo de rotor consiste en el algoritmo de estimación de la posición y velocidad del

• Materias:Axiomas de separación Modelos borrosos
• Subjects:Separation axioms Fuzzy models
• Palabras claves:Red híbrida de red neuronal recurrente difusa; Motor síncrono de imán permanente; Estimador de flujo del rotor; Scooter eléctrica; Controlador PI; Fuerza electromotriz de retroceso
• Keywords:Hybrid recurrent fuzzy neural network; Permanent magnet synchronous motor; Rotor flux estimator; Electric scooter; PI controller; Back electromagnetic force