Estimació de velocitat per al control vectorial de motors d'inducció
Authors:   , Català López Jordi 
Published: August 2023

Gràcies als avenços de l'electrònica de potència, la microelectrònica i la teoria de control s'ha generalitzat l'ús dels controls vectorials del motor d'inducció en aplicacions industrials. Les prestacions d'aquests controls són funció directa del grau de certesa en el coneixement, en tot moment, de la posició del flux a l'interior de la màquina. En conseqüència, és molt important , no solament el coneixement de la velocitat del rotor, sinó el de la posició d'aquest. En moltes de les aplicacions industrials el desig principal és eliminar el sensor de velocitat però en cap cas es desitja disminuir les prestacions dinàmiques del sistema d'accionament del motor. L'interès d'aquests accionaments sense sensor "Sensorless" és doble, cal que el sistema pugui controlar el més ampli rang possible de velocitats i, a més, tenir una ràpida resposta.<br/><br/>De l'estudi dels diferents sistemes d'estimació s'extreu que els sistemes amb major resolució són més complexos i més difícils d'implementar i, per tant, industrialment menys viables. Els sistemes complexos necessiten un coneixement exacte dels paràmetres del motor i són molt influenciables per les seves variacions, per això necessiten rutines d'estimació de paràmetres. Finalment, els sistemes més simples són fàcils d'implementar però tenen una pitjor resposta dinàmica <br/><br/>Els objectius plantejats en aquesta tesi són:<br/><br/>1) Desenvolupar i validar un estimador de velocitat per a una regulació Sensorless.<br/>2) Tancar el llaç de velocitat amb un control vectorial.<br/>3) Implementar el sistema tenint en compte la seva viabilitat pràctica.<br/><br/>En aquesta tesi es proposa implementar un sistema de control de la velocitat d'un motor d'inducció sense sensor de velocitat (Sistema sensorless) de baix cost. Per estimar la velocitat es proposa la idea de millorar la resposta dinàmica d'un estimador de velocitat en règim permanent. Per a l'estimació de velocitat, s'implementen dos estimadors de velocitat treballant en paral·lel: l'estimador en règim permanent i l'estimador en règim transitori. Per tal d'obtenir el bo i millor d'ambdós estimadors, es realitza un promig intel·ligent de les dues velocitats estimades mitjançant un sistema basat en lògica "fuzzy". Aquest sistema "fuzzy" intel·ligent, és capaç d'obtenir la relació òptima de promitjat entre les dues estimacions en funció del punt de treball del motor; punt de treball que ve determinat per la velocitat del motor i el nivell o grau de règim permanent. Per tancar el llaç de control de la velocitat amb la velocitat estimada es proposa la utilització d'un sistema de control de parell FAM i un regulador PI.<br/><br/>L'estimador en règim transitori ofereix una velocitat estimada que difícilment és pot fer servir degut al soroll que conté, si no es realitza un procés de filtrat. Aquest soroll és conseqüència dels derivadors, de la divisió que incorpora l'algoritme d'estimació i del soroll provinent del corrent del motor. S'ha dissenyat un filtre adaptatiu (fuzzy), que en funció del punt de treball del motor, varia la seva freqüència de tall òptima. Així, s'estableix un equilibri entre el retard degut a un filtrat fort i l'excés d'arrissada que implica un filtrat massa suau. Les variables que proporcionen la informació del punt de treball per seleccionar la freqüència de tall són la pròpia velocitat estimada i la derivada d'un corrent proporcional al parell (obtingut amb l'algoritme de l'estimador en règim permanent); és a dir el nivell de règim permanent. El sistema fuzzy en conjunt s'ha dissenyat el més simple possible en pro de la viabilitat de la seva futura implementació.<br/><br/>Per estalviar la mesura directa de la tensió del motor s'ha dissenyat un model de l'inversor a implementar.<br/><br/>L'accionament del motor d'inducció implementat tanca el llaç de velocitat mitjançant un control vectorial emprant la velocitat estimada de l'estimador proposat en aquesta tesi.

Due to the improvements on power electronics, microelectronics and control theory, vector control of the induction motors has gained importance and its usage has grown in industrial applications. Vector controls are good induction motor drives because of its motor torque accuracy and its excellent dynamic performance. However, it is well known that this good performance depends on the knowledge of the position of the motor flux. Consequently, it is really important to know not only the rotor speed but also its exact position. Therefore, it is difficult to have a good performance with a vector control without measuring the position of the rotor, which is usually measured by encoders, etc. The usage of encoders increases the price of the drive.<br/><br/>The main aim in many industrial applications is to avoid implementing a speed sensor in the motor because either this sensor can't be implemented in the system or a low cost system is desired. Nevertheless, the system must keep all its properties of dynamic behaviour and good performance. So the development of a sensorless induction motor drive is nowadays a wide field of research. The interest of sensorless systems is double; the system must be able to control the widest range of speed and must have a fast dynamic response. There are several classifications about sensorless systems but the most generic one is the classification that shows the difference between low cost and high cost systems. The first ones have a low cost but a low performance, whilst the second ones have a high performance but the drive has a high cost.<br/><br/>In this thesis a low cost sensorless induction motor drive is presented. A sensorless speed estimator has been developed, the speed loop has been closed by means of a vector control and the implementation has taken in consideration its further viability. To obtain the estimated speed two estimators work at the same time. A fuzzy system filters the response of one of them in order to get a better response. The same fuzzy system makes an intelligent weighed average between the responses of both estimators to get the final estimated speed. The final response is better than the separately responses of both estimators. The value of the motor voltage is needed to estimate the speed, so a model of the inverter is presented to avoid the use of any voltage measurement over the motor. <br/><br/>Finally, the proposed system has been experimentally tested and the results validate all algorithms and the thesis proposals.