Control Directo del Par sin Sensores de Velocidad par MI.

Control Directo del Par sin
Sensores de Velocidad par MI.
Dr. Pedro Ponce
Accionamientos eléctricos
de velocidad variable
•
MAQUINAS DE CD
•
MAQUINAS DE CA
CONTROL ESCALAR (V/F)
CONTROL VECTORIAL
(DIRECTO E INDIRECTO)
CONTROL DIRECTO DEL PAR
(AUTO CONTROL)
CONTROL LINEAL
Control directo del par
•
CONTROL DESACOPLADO.
•
CONTROL SENCILLO (ON-OFF).
•
TRABAJA EN LAZO ABIERTO Y LAZO CERRADO.
•
SE REQUIERE UN INVERSOR CONVENCIONAL.
•
NO ESTAN SENSIBLE A CAMBIOS DE PARAMETROS.
Objetivos
•
Desarrollar un algoritmo de control de la velocidad en lazo cerrado sin
sensores, en el motor de inducción, sin incrementar la complejidad del
esquema convencional de control directo del par.
•
Desarrollar un algoritmo que permita mejorar la respuesta dinámica del flujo
del estator, disminuyendo su distorsión armónica.
•
Desarrollar un algoritmo para mantener la frecuencia de conmutación
constante en el inversor fuente de voltaje (VSI).
Justificación
•
El esquema convencional del control directo del par presenta
algunas desventajas como son:
•
Frecuencia de conmutación variable.
•
Distorsión del flujo y la corriente causada por el cambio de sector en
el plano (d-q) complejo.
•
Problemas durante el arranque y en bajas velocidades.
Principios del control directo
del par

vsd  RS isd   sd   S sq

vsq  RS isq   sq   S sd

El modelo del motor de inducción
utilizado en el DTC, es el modelo
vectorial del motor en coordenadas d-q
estacionarias. El modelo empleado no
contempla la saturación del circuito
magnético, siendo las ecuaciones
utilizadas en el modelo las siguientes:
0  Rr ird   rd   slip rq

0  Rr irq   rq   slip rd
 sd  LS isd  Lmird
 sq  LS isq  Lmirq
 rd  Lr ird  Lmisd
 rq  Lr irq  Lmisq
3
T  p  sd isq  sqisd 
2
 S   slip   r
Vectores espaciales de la corriente del estator, flujo del rotor y flujo del
estator en un marco de referencia estacionario (d-q).
sq
1
Y
iS
1
S
1
SY
LS i S
1
1

X


1


S
SX
1




R
(Lm/LR)R
1
sd
1
Ecuaciones elementales en el DTC:
Lm
3
T P
 R '  S sen 
2 LS LR
 s   (vs  is Rs )
Control convencional en lazo abierto del control directo del par.
T*
Selection
INVERTER
Table
s
T
v
i
T
s
s
i
v
INDUCTION
MOTOR
Inversor fuente de voltaje
(VSI)
Conexiones de los devanados del motor a la fuente de corriente directa
Variaciones del vector flujo del estator empleando diferentes vectores de
voltajes.
V_k+2
V_k+1
K-th Sector
V_0
V_k+3
V_7
V_k
s
V_k-2
V_k-1
s
Influencia de los vectores de voltaje relativos sobre el flujo del estator y par
electromagnético
V1
|S
T
V2
V3
V4
V5
V6
V7 & V8
--------------
Selección de los vectores de voltaje para cada uno de los sectores en el plano
(d-q)
Estado
Estado
del S
del T
1
0
Sector 1
Sector 2
Sector 3
Sector 4
Sector 5
Sector 6
1
V2
V3
V4
V5
V6
V1
0
V7
V8
V7
V8
V7
V8
-1
V6
V1
V2
V3
V4
V5
1
V3
V4
V5
V6
V1
V2
0
V8
V7
V8
V7
V8
V7
-1
V5
V6
V1
V2
V3
V4
Resultados alcanzados y
esperados
•
Algoritmo convencional del DTC.
•
Empleo de una Red Neuronal para la estimacion de la
velocidad en un esquema de lazo cerrado del DTC.
•
Mejora en la respuesta dinámica del flujo del estator
en las diferentes zonas de operación.
•
Frecuencia de conmutación constante en el inversor.
Esquema propuesto de
control
CF
T
*
WR
INVERTER
PI
Selection
 s
INDUCTION
MOTOR
MODEL
Table
s
T
i
S
S_V
v
A
v
i
i
ANN
v
Algoritmo convencional
del DTC
Empleo de una Red Neuronal para la estimacion de la velocidad en un
esquema en lazo cerrado del DTC:
T*
PI
Wr*
Selection
INVERTER
s
Table

T
Wr
v
i
T
s
s
v
i
i
ANN
v
INDUCTION
MOTOR
La red neuronal es de 3 capas con 11 neuronas, las estradas son los voltajes y
las corrientes del estator, siendo la salida la velocidad estimada.
T*
INVERT ER
Selection
 s
INDUCT IO N
MO T O R
MO DEL
T able
s
T
i
S
v
v
i
i
ANN
v
ERRO R
Resultado de la simulación
esquema de DTC en lazo
cerrado.
Resultado de la implementación
del esquema de DTC en lazo cerrado.
Mejora en las diferentes zonas de operación de la respuesta del flujo
del estator:
Problemas en la distorsión del flujo del estator (Figura tomada de [3]).
Sectores variables
Sectores variable A)0, B)20,
C)25 y D)30 grados.
Respuesta dinámica del
Flujo del estator en el plano
complejo d-q con S_V a 30 grados
Campo debilitado
A
Respuesta dinámica flujo
del estator , método
Convencional.
B
Respuesta dinámica flujo
sectores variables a 15 g.
Banda de histeresis .002.
Frecuencia constante
Frecuencia de conmutación de la banda
de histeresis del par.
Frecuencia de conmutación
de la banda de histeresis del flujo
del estator.
Flujo del estator con
Banda variable
Respuesta dinámica
del flujo del estator
banda variable.
Respuesta del flujo en el plano
d-q complejo, banda variable
Respuesta dinámica del flujo del estator con banda de histeresis variable con
sectores variables A)0, B)15, C)25 y D)30 grados.
Avances científicos
Neural Network Speed Identification Scheme
For Speed Senser-less DTC Induction Motor Drive System*
Xianmin Ma. Zhi NA
Department of Automation Engineering
Of Xi`an University Of Science And Technology
No. 14 Yanta Road, Xi`an, Shannxi P.R. China, Postcode: 710054; Tel (029)-55833997
Avance Industrial
Esquema del control directo del par (ACS600 de ABB).
Conclusiones
•
La red neuronal propuesta permite estimar la velocidad del motor a partir de
las corrientes y los voltajes del estator del MI.
•
Los sectores variables se pueden emplear para mejorar la respuesta
dinámica del flujo en las zonas de par constante y de campo debilitado.
•
Se puede controlar la frecuencia de conmutación a través de un regulador
difuso, teniendo como entrada la velocidad de la red neuronal y como
salida, el ancho de las bandas de histeresis del par y del flujo.