Resumen

Este artículo presenta un nuevo método de estimación en línea de la resistencia del estator y del rotor del motor de inducción en la unidad de control vectorial indirecta, con redes neuronales artificiales. Se utiliza el algoritmo de retropropagación para el entrenamiento de las redes neuronales. El error entre las fuerzas de flujo del rotor basadas en un modelo de red neuronal y un modelo de voltaje es retropropagado para ajustar los pesos del modelo de red neuronal para la estimación de la resistencia del rotor. Para la estimación de la resistencia del estator, el error entre la corriente del estator medida y la corriente del estator estimada utilizando la red neuronal es retropropagado para ajustar los pesos de la red neuronal. Se investiga el rendimiento de los estimadores de resistencia del estator y del rotor y las respuestas de par y flujo de la unidad, junto con estos estimadores, con la ayuda de simulaciones para variaciones en la resistencia del estator y del rotor respecto a sus valores nominales. Ambos tipos de resistencia se estiman experimentalmente, utilizando la red neuronal propuesta en una unidad de control

• Materias:Espacio topológico Conjuntos difusos Modelado borroso Conjuntos blandos borroso Red neuronal artificial
• Subjects:Topological space Fuzzy sets Fuzzy modeling Fuzzy soft sets Artificial Neural Network
• Palabras claves:Redes neuronales; Estimación; Resistencia; Rotor; Estator; Motor de inducción
• Keywords:Neural networks; Estimation; Resistance; Rotor; Stator; Induction motor