Simulación de máquinas eléctricas (Presentación PowerPoint)

Enviado por Pablo Turmero

edu.red Modelar Una teoría es a menudo una declaración de un principio abstracto de una observación Un modelo es una representación de una teoría que puede ser usada para predicción, control, etc. Mas un modelo puede ser real y no simple para ser entendido y fácilmente manipulado El modelado consiste en un proceso de análisis y síntesis para encontrar una descripción matemática conveniente que abarque las características dinámicas relevantes de los componentes , preferiblemente en términos de parámetros que puedan ser determinados en la práctica.

edu.red Simulación La simulación puede ser obtenida de las siguiente forma: Observación de un sistema físico Formulación de una hipótesis o modelo matemático para explicar una observación Predicción del comportamiento del sistema de soluciones o propiedades del modelo matemático Teste de validad de la hipótesis o modelo matemático

edu.red Modelo Matemático Dependiendo de la naturaleza del sistema físico actual y de los propósitos de la simulación, el modelo matemático puede ser: Lineal o No Lineal: Modelos lineales pueden ser descritos por relaciones lineales que obedezcan al principio de superposición Parámetros Distribuidos: Modelos de parámetros distribuidos son descritos por ecuaciones diferenciales parciales usualmente con el tiempo y una o más coordinadas espaciales como variables independientes. Estáticos y Dinámicos: Los modelo estáticos no toman en cuenta la variación del tiempo en cuanto que los modelos dinámicos si.

edu.red Modelo Matemático Continuos y Discretos: Modelos de tiempo continuo son descritos por ecuaciones en las cuales las variables dependientes son continuas en el tiempo. Deterministico o Estocástico: Un modelo deterministico, es aquel en el cual se establecen las condiciones para que al ejecutar el experimento se determine el resultado. Modelo estocástico es aquel en el cual información pasada, no permite la formulación de una regla para determinar el resultado preciso de un experimento

edu.red Paquetes de Simulación Propósito General: ACSL ESL EASY PSCSP Propósitos Específicos: SPICE EMTP ATOSEC5

edu.red Paquetes de Simulación SIMULINK es una extensión del Matlab Programa para simulación de sistemas dinámicos Pasos para el uso del SIMULINK: Definición de un modelo o o representación matemática Definición de los parámetros del sistema Escoger un método de integración apropiado Ajuste de las condiciones de corrida de la simulación

edu.red Creación de una Simulación en SIMULINK Antes de crear una simulación es necesario: Tener una descripción matemática del modelo Las ecuaciones deben ser manipuladas para eliminar posibles lazos algebraicos Tener conocimiento de cuales variables son independientes y cuales son dependientes Reescribir las ecuaciones integrales con las variables de estado dependientes expresadas como alguna integral de una combinación de variables independientes y variables dependientes

edu.red Librerías del Simulink

edu.red Métodos de Integración ode45: Método basado en Dormand – Prince , un paso Runge – Kutta y es recomendado como un primer método ode23: Método basado en Bogacki – Shampine, un paso un paso Runge – Kutta y pude ser más eficiente que ode45 cuando la tolerancia es amplia ode113: Este es un multipaso , de orden variable Admas – Bashforth – Moulton PECE. Es recomendable cuando la función evaluación consume tiempo y la tolerancia es poca ode15s: Es un multipaso , de orden variable basado en la fórmula de diferenciación “ backward” ode23: un paso basado en la fórmula de Rosembrock de orden 2.

edu.red Parámetros de control tolerance: Usado para la rutina de integración para controlar la cantidad de error relativo a cada paso minimum step size: Usado para iniciar y reiniciar la integración al comienzo de una corrida y después de una discontinuidad maximum step size: Límite de la longitud del paso para encontrar una apariencia suave en el plot de salida