| Revista: | Dyna (Medellín) |
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| Número de sistema: | 000544195 |
| ISSN: | 0012-7353 |
| Autores: | QUIROGA, JABID1 CARTES, DAVID2 EDRINGTON, CHRIS2 |
| Instituciones: | 1Universidad Industrial de Santander, Bucaramanga. Colombia 2Florida State University, Tallahassee. Estados Unidos |
| Año: | 2009 |
| Periodo: | Dic |
| Volumen: | 76 |
| Número: | 160 |
| Paginación: | 273-282 |
| País: | Colombia |
| Idioma: | Inglés |
| Resumen en español | La técnica de redes neuronales es usada para modelar un PMSM. Una red recurrente multicapas predice el componente fundamental de la señal de corriente un paso adelante usando como entradas el componente fundamental de las señales de voltaje y la velocidad del motor. El modelo propuesto de PMSM puede ser implementado en un sistema de monitoreo de la condición del equipo para realizar labores de detección de fallas, evaluación de su integridad o del proceso de envejecimiento de éste. El modelo se valida usando un banco de pruebas para PMSM de 15 hp. El sistema de adquisición de datos es desarrollado usando Matlab®/Simulink® con dSpace® como interfase con el hardware. El modelo mostró capacidades de generalización y un desempeño satisfactorio en la determinación de las componentes fundamentales de las corrientes en tiempo real bajo condiciones de no carga y fluctuaciones de esta. |
| Resumen en inglés | A neural network based approach is applied to model a PMSM. A multilayer recurrent network provides a near term fundamental current prediction using as an input the fundamental components of the voltage signals and the speed. The PMSM model proposed can be implemented in a condition based maintenance to perform fault detection, integrity assessment and aging process. The model is validated using a 15 hp PMSM experimental setup. The acquisition system is developed using Matlab®/Simulink® with dSpace® as an interface to the hardware, i.e. PMSM drive system. The model shows generalization capabilities and a satisfactory performance in the fundamental current determination on line under no load and load fluctuations. |
| Palabras clave: | Identificación de Sistemas, PMSM, Redes Neuronales, Redes Recurrentes |
| Keyword: | System, Identification, PMSM, Neural Network, Recurrent Networks |
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