Estudio Comparativo de Estimadores de Velocidad para Generadores Síncronos de Imanes (página 2)

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. 12

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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Inteligencia Artificial

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. 15

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 16

Resultados 17 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 18