dc.creator | Garrido Satué, Manuel | es |
dc.creator | Ruiz Arahal, Manuel | es |
dc.creator | Rodríguez Ramírez, Daniel | es |
dc.creator | Barrero, Federico | es |
dc.date.accessioned | 2023-10-24T12:21:29Z | |
dc.date.available | 2023-10-24T12:21:29Z | |
dc.date.issued | 2023-09 | |
dc.identifier.citation | Garrido Satué, M., Ruiz Arahal, M., Rodríguez Ramírez, D. y Barrero García, F.J. (2023). Control predictivo polifásico mediante dos constelaciones de vectores virtuales de tensión. Revista iberoamericana de automática e informática industrial ( RIAI ), 20 (4), 347-354. https://doi.org/10.4995/riai.2023.19205. | |
dc.identifier.issn | 1697-7912 | es |
dc.identifier.issn | 1697-7920 | es |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11441/149888 | |
dc.description.abstract | En el campo de los accionamientos eléctricos de velocidad variable ha aparecido recientemente el m´etodo predictivo basado en
vectores virtuales de tensión. Este método permite reducir la contribución del voltaje en el subespacio x-y, en el cual no se produce
par, sino pérdidas. De este modo no sólo se limitan las pérdidas sino que se reduce la complejidad de sintonía del controlador
predictivo. Los vectores virtuales de tensión se obtienen mediante combinación de vectores de tensión pertenencientes a distintas
coronas pequeña, media y grande además de los vectores nulos. En una aplicación típica se elige en primer lugar la(s) corona(s) a
usar y después se desarrollan los vectores virtuales. El controlador predictivo usa en cada periodo de muestreo el vector virtual más
adecuado. En este trabajo se propone el uso de varios conjuntos de vectores virtuales provenientes de diferentes combinaciones de
coronas. Para cada punto de operacón del accionamiento eléctrico se utiliza el conjunto que proporciona mejores valores de cierto
criterio de bondad. El método propuesto es validado experimentalmente usando una máquina de induccón de seis fases. | es |
dc.description.abstract | In the field of variable speed electric drives, the predictive method based on virtual voltage vectors has recently appeared. This
method allows to reduce the voltage contribution in the x-y subspace, in which no torque is produced, but losses. This not only limits
the losses but also reduces the tuning complexity of the predictive controller. The virtual voltage vectors are obtained by combining
tension vectors belonging to different small, medium and large crowns in addition to the null vectors. In a typical application, first
the crown(s) to be used are chosen and then the virtual vectors are developed. The predictive controller uses in each sampling
period the most suitable virtual vector. In this work we propose the use of several sets of virtual vectors coming from different
combinations of crowns. For each operating point of the electric drive, the set that provides the best values of a certain goodness
criterion is used. The proposed method is experimentally validated using a six-phase induction machine. | es |
dc.format | application/pdf | es |
dc.format.extent | 8 p. | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.publisher | Comité Español de Autonomática (CEA-IFAC) | es |
dc.relation.ispartof | Revista iberoamericana de automática e informática industrial ( RIAI ), 20 (4), 347-354. | |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Máquinas de inducción | es |
dc.subject | Sistemas polifásicos | es |
dc.subject | Mapa de rendimiento | es |
dc.subject | Control predictivo | es |
dc.subject | Vectores virtuales de tensión | es |
dc.subject | Induction machines | es |
dc.subject | Multi-phase systems | es |
dc.subject | Performance maps | es |
dc.subject | Predictive control | es |
dc.subject | Virtual-voltage-vectors | es |
dc.title | Control predictivo polifásico mediante dos constelaciones de vectores virtuales de tensión | es |
dc.title.alternative | Multi-phase predictive control using two virtual-voltage-vector Constellations | es |
dc.type | info:eu-repo/semantics/article | es |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es |
dc.contributor.affiliation | Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática | es |
dc.contributor.affiliation | Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Electrónica | es |
dc.relation.projectID | TED2021-129558BC22 | es |
dc.relation.projectID | PID2021-125189OB-I00 | es |
dc.relation.publisherversion | https://polipapers.upv.es/index.php/RIAI/article/view/19205 | es |
dc.identifier.doi | 10.4995/riai.2023.19205 | es |
dc.contributor.group | Universidad de Sevilla. TIC201: ACE-TI | es |
dc.contributor.group | Universidad de Sevilla. TEP950: Estimación, Predicción, Optimización y Control | es |
dc.journaltitle | Revista iberoamericana de automática e informática industrial ( RIAI ) | es |
dc.publication.volumen | 20 | es |
dc.publication.issue | 4 | es |
dc.publication.initialPage | 347 | es |
dc.publication.endPage | 354 | es |
dc.contributor.funder | Ministerio de Ciencia e Innovación Agencia Estatal de Investigación de España MCIN/AEI/ 10.13039/ 501100011033 and Uni´on Europea NextGenerationEU/ PRTR TED2021-129558BC22 | es |
dc.contributor.funder | Ministerio de Ciencia e Innovación, Agencia Estatal de Investigación de España y el Fondo Europeo de Desarrollo Regional PID2021-125189OB-I00 | es |