Estimación del estado del motor de reluctancia conmutada MFR132.5 mediante Filtro Desaromatizado de Kalman. State estimation of the switching reluctance motor MFR132.5 using an Unscented Kalman Filter

<p>La determinación de la posición angular instantánea del rotor es parte integral del control en los accionamientos de Motores de Reluctancia Conmutada. La medición directa de esta variable adiciona complejidad y costo al sistema y no siempre brinda buenos resultados, lo que ha motivado el de...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Ariel Omar Cepero Díaz, Ana Isabel González Santos, Lisniel Sánchez Morales, Javier Muñoz Álvarez, Mario Morera Hernández
Format: Article
Language:English
Published: Universidad Tecnológica de La Habana, José Antonio Echeverría 2015-04-01
Series:Revista Científica de Ingeniería Energética
Subjects:
Online Access:http://rie.cujae.edu.cu/index.php/RIE/article/view/388
Description
Summary:<p>La determinación de la posición angular instantánea del rotor es parte integral del control en los accionamientos de Motores de Reluctancia Conmutada. La medición directa de esta variable adiciona complejidad y costo al sistema y no siempre brinda buenos resultados, lo que ha motivado el desarrollo y prueba de algoritmos de estimación de la posición angular del rotor. En este trabajo se presenta el empleo de un Filtro Desaromatizado de Kalman para estimar la velocidad y la posición angular del rotor del motor MFR 132.5, basado en un modelo de caja gris de dicho motor que también es presentado en este trabajo. Los resultados demuestran que este estimador ofrece estimaciones satisfactorias del estado del motor, lo mismo durante el arranque que durante el funcionamiento regular, aún bajo la presencia de perturbaciones en el torque de la carga y errores en la estimación inicial de la posición angular del rotor.</p><p> </p><p> </p><p>The measure of the instant angular position of the rotor is integral part of the control of Switching Reluctance Motors drivers. The direct measurement of this variable adds complexity and cost to the system and it doesn’t give good results sometimes. That has motivated the development and test of algorithms for estimating the rotor angular position of the motor. In this work is presented the use of an Unscented Kalman Filter for estimating the speed and rotor angular position of the motor MFR 132.5, based on a grey box model of the motor which is also presented in this work. The results show that this kind of estimator gives good estimations of the state of the motor, as well during the starting as during the regular operation, even under the presence of perturbations of the load torque and errors in the initial estimation of the angular position.</p>
ISSN:1815-5901