Estudio Comparativo de Estimadores de Velocidad para Generadores Síncronos de Imanes (página 2)
Filtro Kalman
Filtro de Kalman extendido (EKF): Es un estimador estocástico óptimo del sistema de estados que puede ser usado para la estimación de parámetros en sistemas no lineales a partir de señales perturbadas con ruido aleatorio.
Observador simplificado de Kalman: surge del clásico estimador de Luenberger con la particularidad de que su sintonización está basada en el filtro de Kalman.
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Observador por Modos Deslizantes
Se deriva de las estrategias de control no lineal en sistemas de estructura variable , utilizando las ecuaciones de estado del sistema para estimar la fuerza electromotriz inducida.
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Propiedades no Lineales
Estimación basada en los armónicos debidos del estator y el rotor
Estimación basada en la componente de tercer armónico del voltaje del estator debida a la saturación
Estimación de velocidad basada en variaciones de la inductancia de fugas
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Las dos principales soluciones basadas en inteligencia artificial utilizadas para la estimación de la velocidad están basadas en las redes neuronales (ANN) y las redes difusas-neuronales (FNN).
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Phase Locked Loop (PLL)
La técnica PLL es utilizada ampliamente en aplicaciones de rectificadores trifásicos controlados, inversores y también en aplicaciones de energía eólica para generadores sincrónicos de imanes permanentes y generadores de inducción de doble devanado.
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Resultados
Estimador basado en las variaciones de la inductancia de fugas con la posición del rotor.
Los estimadores basados en las ecuaciones estáticas
Los estimadores basados en la saturación magnética y el ranurado del rotor
Los estimadores basados en las ecuaciones de estado
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Resultados
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El modelo de referencia de adaptación
Estimador Luenberger
Filtro de Kalman extendido
Observador simplificado de Kalman
Inteligencia artificial
Phase Lock Loop
Comparativa de Estimadores de Velocidad
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