Control Predictivo Basado en Modelo Aplicado a un Motor de Inducción

Abstract

Una de las muchas aplicaciones de los dispositivos de electrónica de potencia es el control de los motores eléctricos. En particular, el control del motor de inducción resulta un reto bastante atractivo por las muchas características ventajosas de este tipo de máquina, pero también por la complejidad del sistema. Desde la aparición de los inversores de potencia se han desarrollado esquemas de control que permiten modular el par electromagnético y la velocidad de la máquina para adaptarlos a las necesidades del usuario. La aparición de microprocesadores cada vez más potentes en las últimas décadas ha abierto la puerta a nuevas ténicas de control, más complejas que las tradicionales y que requieren una mayor potencia de computación. Destaca entre todas ellas el Control Predictivo Basado en Modelos (MPC), que lleva siendo empleado en la Ingeniería de Procesos desde los años 70 del siglo pasado pero que sólo recientemente ha encontrado su aplicación en el control de motores de inducción. Su idea fundamental es utilizar un modelo del sistema para predecir el impacto que tendrán sobre él las acciones de control, y así seleccionar las que producen un comportamiento óptimo. Sin embargo, existen varios interrogantes abiertos sobre este nuevo esquema. Preguntas como el diseño de la función de coste que define el objetivo de control o la estabilidad misma del controlador siguen teniendo una respuesta incierta a día de hoy. El objetivo del presente trabajo es contextualizar las estrategias de control del motor de inducción, explicar el fundamento teórico de la técnica MPC y hacer una aproximación al tema del diseño de la función de coste y la estabilidad. Para validar los resultados se proponen simulaciones sobre un accionamiento eléctrico compuesto por una máquina asíncrona de rotor en jaula de ardilla y un inversor de dos niveles, que serán desarrolladas mediante la herramienta Simulink del entorno de programación matemática Matlab.