Pequeños motores impulsan todo, desde pequeñas comodidades, como ventiladores de escritorio, a sistemas de seguridad más grandes, como los sistemas de escape de los hornos, pero podrían ser más precisos, según un equipo de investigación de Mitsubishi Electric Research Laboratories.

Una colaboración internacional de Japón y Massachusetts dio a conocer un algoritmo mejorado para rastrear el rendimiento del motor y la estimación de velocidad en IEEE / CAA Journal of Automatica Sinica .

Los motores de inducción se alimentan a través de una corriente alterna suministrada a través de un equipo conocido como variador. Un rotor está suspendido a través de un cilindro apilado de bobinados metálicos que, una vez encendido, crear un campo magnético que obligue al rotor a girar. La velocidad depende de la potencia y la variabilidad de la unidad.

Sin sensores para detectar la velocidad del variador, la velocidad del rotor es increíblemente difícil de estimar. Existen algunos métodos para determinar la velocidad, pero, según Wang, les faltan.

"La estimación de la velocidad del rotor para motores de inducción es un problema clave en los accionamientos de motores sin sensor de velocidad, "escribió Yebin Wang, Investigador científico principal sénior en Mitsubishi Electric Research Laboratories en Cambridge, Masa, y primer autor del artículo.

"Los enfoques existentes tienen limitaciones como asumir innecesariamente la velocidad del rotor como un parámetro constante, Wang escribió. También señaló que algunos enfoques compensan el ancho de banda de estimación y la robustez de la medición, pero ofrecen diseños simples que podrían ampliarse.

La velocidad del rotor podría tratarse como una variable de estado, en lugar de una variable constante. Se supone que las variables de estado son verdaderas para todo el sistema motor, a menos que alguna fuerza exterior los manipule y cambien. Wang y su equipo tomaron las variables de estado y cambiaron sus coordenadas para permitir que el sistema permaneciera estable. relativo a sí mismo. Al permitir que las variables del sistema permanezcan sincronizadas pero que se puedan mover como un todo, los científicos podrían realizar experimentos matemáticos para manipular el sistema y determinar variaciones y cambios de velocidad específicos.

"Los experimentos demuestran la eficacia potencial y las ventajas del algoritmo propuesto:estimación de velocidad rápida transitoria y facilidad de ajuste, Wang escribió. "Este documento también revela una serie de cuestiones".

Un problema importante es que para estimar mejor la velocidad, se deben conocer todas las variables del sistema. En escenarios del mundo real, es poco probable que todas las variables se identifiquen con precisión.

Wang y el equipo planean seguir desarrollando soluciones más sistemáticas para abordar la estabilidad del sistema y generalizar su algoritmo propuesto para tener en cuenta las incertidumbres dentro del sistema.