[en] In this PHD it has been carried out the study of the sound quality of the noise emitted by a three phase induction motor fed by different signals, generated from different strategies, all based on techniques known modulation pulse width ( PWM) and injected to the engine through a three-phase inverter. This study has been done in terms of sound pressure level and in psychoacoustic terms by analyzing certain parameters, such as Loudness, Roughness and Sharpness, airborne noise emitted by the machine and its correlation with construction and electrical parameters of this in order to establish a prediction model acoustic / psychoacoustic behavior depending on the electrical parameters of the power signal and certain construction parameters of the engine. For this, a part of the research has focused on the study of how they affect the control parameters of modulation techniques used (HIPWM-FMCT, SLPWM and HIPWM-FMTC2) to the values of psychoacoustic parameters Loudness, Roughness and Sharpness. In order to facilitate testing and making research data that would allow a tool to design and implement any power signal modulation techniques based on pulse width, also known as press wide modulation (PWM) was designed, adding various features such as graphical controls, generating piecewise functions, as well as a variety of configuration options. the ability to update any value of the control parameters of the tested technique in real time as well as the ability to simulate the electrical behavior of the motor with the selected technique, in terms of harmonic distortion, both voltage and current is also highlighted . Once you obtained and analyzed the acoustics, psychoacoustics and electrical data of the tested engine a correlation study was conducted between these parameters and others concerned with constructive aspects of the engine, proceeding to obtain a prediction model for electric, acoustic and psychoacoustic terms depending on the PWM technique. Such a prediction model has been obtained by identifying the system through the use of artificial neural networks, using the algorithm of Levenberg-Marquardt.

[es] En la presente tesis se ha llevado a cabo el estudio de la calidad sonora del ruido emitido por un motor de inducción trifásico alimentado por distintas señales, generadas a partir de diferentes estrategias, basadas todas ellas en técnicas ya conocidas de modulación por ancho de pulso (PWM) e inyectadas al motor mediante un inversor trifásico. Dicho estudio se ha realizado en términos de nivel de presión sonora, así como en términos psicoacústicos mediante el análisis de determinados parámetros, tales como Loudness, Roughness y Sharpness, del ruido aéreo emitido por la máquina y su correlación con parámetros constructivos y eléctricos de ésta, con objeto de establecer un modelo de predicción del comportamiento acústico/psicoacústico en función de los parámetros eléctricos de la señal de alimentación y de ciertos parámetros constructivos del motor. Para ello, una parte de la investigación se ha centrado en el estudio de cómo afectan los parámetros de control de las técnicas de modulación utilizadas (HIPWM-FMTC, SLPWM y HIPWM-FMTC2) a los valores de los parámetros psicoacústicos de Loudness, Roughness y Sharpness. Con objeto de facilitar los ensayos y toma de datos de la investigación se diseñó una herramienta que permitiese diseñar e implementar cualquier señal de alimentación basada en técnicas de modulación de ancho de pulso, conocidas también como Pulse Wide Modulation (PWM), añadiéndole diversas funcionalidades como controles gráficos, la generación de funciones a trozos, así como una gran variedad de opciones de configuración. También se destaca la capacidad de actualizar cualquier valor de los parámetros de control de la técnica ensayada en tiempo real, así como la posibilidad de simular el comportamiento eléctrico del motor con la técnica seleccionada, en términos de distorsión armónica, tanto en tensión como en corriente. Una vez obtenidos y analizados los datos acústicos, psicoacústicos y eléctricos del motor ensayado se realizó un estudio de correlación entre estos parámetros y otros referidos a aspectos constructivos del motor, procediendo a la obtención de un modelo de predicción en términos eléctricos, acústicos y psicoacústicos en función de la técnica PWM utilizada. Dicho modelo de predicción se ha obtenido mediante la identificación del sistema por medio del uso de redes neuronales artificiales, en concreto se trata de una red con una capa oculta entrenada mediante el algoritmo de Levenberg–Marquardt.