Determinación de un modelo matemático basado en el análisis de un filtro activo para la reducción de distorsiones armónicas mediante Black Box Testing en MATLAB.

La investigación tuvo como objetivo determinar un modelo matemático paramétrico de un filtro activo de potencia para eliminación de distorsiones armónicas producidas por una carga inductiva como continuación del trabajo desarrollado por el Ing. Lenin Gavilanes quien diseñó y construyó el sistema. En esta investigación, se aplicaron cuatro estructuras de identificación de sistemas el Modelo Autoregresivo con variables exógenas (ARX), el Modelo Autoregresivo de media móvil y variables exógenas (ARMAX), el Modelo de Error en la Salida (OE) y el Modelo de Box-Jenkins (BJ) como enfoque para resolver el problema, el sistema es considerado como una caja negra sobre el cual se realiza este proceso de identificación. Primero se desarrolló un sistema de adquisición en Labview para obtener los datos de entrada y salida del sistema, luego se estimó modelos de diferentes órdenes con la ayuda del System Identification Toolbox (IDENT) de Matlab, basado en los criterios de BEST FIT, LOSS FUNCTION y FPE, además del análisis de las gráficas de autocorrelación y correlación cruzada, y así optar por el mejor candidato de cada estructura aplicando los métodos de validación cruzada y de segunda mano. Finalmente se obtuvo cuatro modelos los cuales fueron sometidos a un proceso de validación con datos de segunda mano diferentes a los utilizados en la etapa de estimación y validación, para al final decidir que el mejor modelo matemático paramétrico que se adapta al comportamiento del sistema es el estimado en base a la estructura de Box-Jenkins con coeficientes de orden [3 2 3 1 0] y con un porcentaje de estimación de 98.87%. Con el modelo estimado se recomienda aplicar una estrategia de control más óptima y fácil de implementar a la usada en el filtro analizado.The present investigation had as objective to determine a parametric mathematical model of an active filter of power for elimination of harmonics distortions produced by an inductive load as continuation of the work developed by the Ing. Lenin Gavilanes who designed and built the system. As an approach to solve the problem in this research, there were applied four identification structures of system, which ones are: the Autoregressive Model with Exogenous Variables (ARX), the Autoregressive of Media Mobile Model (ARMAX), the Output Error Model (OE) and the Box-Jenkins Model (BJ). The system is considered as a black box on where this process of identification is done. First it was developed an acquisition system in Labview to get the input and output system data, then it was taken in account different models with the help of Toolbox Identification System (IDENT) of Matlab, it was based on the view of BEST FIT, LOSS FUNTION and FPE, the analysis of autocorrelation and cross-correlation graphs also was important. In this way to choose the best option for each structure by the application of Cross-Validation and Second Hand Method. Finally it was gotten four models which were exposed for a process of validation with data of second hand different to those used in the stage estimation and validation, at the end to decide that the best parametric mathematical model that is adapted to the system behavior is the estimated based on the structure of Box-Jenkins with coefficient of order [3 2 3 1 0] and with an estimated percentage of 98.87%. With the estimated model is suggested to apply a strategy of control more optimal and easy of implementing to the used in the analyzed filter

15.1 Identificación de caja negra mediante ToolBox de Matlab y señales PRBS

15.1 Identificación de caja negra mediante ToolBox de Matlab y señales PRB

Control de sistemas SISO-LIT

Este libro aborda el control de sistemas lineales, invariantes en el tiempo, de una entrada y una salida, continuos y muestreados utilizando la función de transferencia, como formalismo de representación. Analiza la respuesta y estabilidad de sistemas de lazo abierto y cerrado, utilizando diversas metodologías de análisis. Asimismo, detalla diferentes técnicas para el diseño y compensación de sistemas de lazo cerrado a partir de especificaciones de respuesta deseada.Facultad de Ingenierí

Behavioral modelling and identification of power electronics converters and subsystems based on transient response

Nowadays, electrical engineers face significant changes in the way the electrical energy is generated and distributed to the consumers. On the one hand, the number of electronic and electrical loads in power distribution systems is continuously growing. Developments in power electronics technology during last decades have enabled the use of power-electronics-based subsystems as an alternative to mechanical, hydraulic and pneumatic subsystems, looking for more reliable and light systems, and a reduction in maintenance costs and environmental impact. On the other hand, due to the growth of alternative energy sources, power distribution systems supply the load not only from a single source but from a variety of energy sources such as batteries, fuel cells, solar panels and electromechanical generators. Consequently, power distribution systems are incorporating more and more power electronics converters, thus moving from traditional centralized architectures to distributed ones, where a variety of interconnected power converters supply a number of electrical and electronic loads with different voltage levels and dynamic requirements from a variety of energy sources. Current trends in power distribution systems for aircrafts, naval ships, hybrid/electric vehicles, telecommunications, datacenters, satellites as well as initiatives in micro-grids illustrate this concept. Such increase of power converters means increasing complexity of the power distribution architecture, at system-level rather than at converter-level. Dynamic interactions between regulated converters, activation of protections, connections and disconnections of load and sources are some problems to be faced by system engineers. Hence, modeling and simulation becomes a powerful system integration tool to ensure proper performance of the whole system at all operating conditions. However, modeling in power electronics have been traditionally focused on the design of the converters itself, rather than the integration of systems comprised of multiple converters. Most modeling approaches provide a detailed description of the internal signals of the power converter as well as requires detailed knowledge of its internal structure. However, new power distribution systems are comprised of a number of power converters provided by a variety of manufacturers. Companies need to protect their know-how, so they provide limited information about their products which is rarely sufficient to build a conventional average model or switching model. Also, excessively detailed models lead to unacceptable simulation time when large power distribution systems are analyzed. In order to cope with this lack of models, first proposals on system-level modeling of power converters have been recently proposed. The models are referred to as “behavioral models” since they only reproduces the behavior of the input-output voltages and currents and do not represent in detail the internal structure of the converter. Hence, they can be provided by the manufacturer while keeping confidential information. Moreover, behavioral models can be fully parameterized from a set of experimental measurements by the end user. However, the reported references so far are focused on DC-DC converters, either un-regulated or output voltage-regulated. The aim of this thesis is to propose novel system-level behavioral modeling and identification methods for several types of power electronics converters and other power-electronics-based subsystems typically integrated in power distribution architectures. The main characteristics of the proposed methods are the following ones: · The models are fully parameterized from a set of experimental tests and do not represent details about the internal structure of the modeled converter/subsystem. The models are simple, are built using dynamic transfer functions combined with nonlinear static functions, and reproduce the large-signal behavior of the converter/subsystem in terms of the signals required for system-level analysis, typically input-output voltage and currents. · The proposed identification method is based on the transient response of the input-output signals under a set of step tests. The tests are simple and can be carried out using low-cost equipment: switches, passive loads and a data acquisition system (e.g. an oscilloscope). From the transient response, a parametric identification algorithm is applied to identifiy transfer function models. --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------En la actualidad, los ingenieros eléctricos están haciendo frente a cambios significativos en la manera en que la energía eléctrica se genera y distribuye a los consumidores. Por una parte, el número de cargas eléctricas y electrónicas en los sistemas de distribución de potencia está creciendo significativamente. Los desarrollos en electrónica de potencia durante las últimas décadas permiten la utilización de subsistemas basados en electrónica de potencia como una alternativa a subsistemas mecánicos, hidráulicos y neumáticos. Ello permite obtener sistemas más robustos y ligeros así como menores costes de mantenimiento e impacto medioambiental. Por otra parte, debido al crecimiento de las fuentes de energía alternativas, las cargas en los sistemas de distribución de potencia son suministradas con energía proveniente de múltiples fuentes de energía, tales como baterías, paneles solares, generadores electromecánicos, pilas de combustible, etc. En consecuencia, los sistemas de distribución de potencia están incorporando más y más convertidores electrónicos de potencia, pasando de las tradicionales estructuras centralizadas a estructuras distribuidas. En estas últimas, una variedad de convertidores interconectados suministran potencia a varias cargas eléctricas y electrónicas, con distintos niveles de tensión y requerimientos dinámicos, desde varias fuentes de energía. Las tendencias actuales en sistemas para aviones, barcos, vehículos híbridos y eléctricos, telecomunicaciones, centros de datos, así como las microrredes ilustran este concepto. Tal incremento en el número de convertidores de potencia significa un incremento en la complejidad del comportamiento de los sistemas. Interacciones dinámicas entre convertidores regulados, activación de protecciones, conexión y desconexión de cargas y fuentes son algunos problemas a los que los ingenieros deben hacer frente. El modelado y la simulación son herramientas potentes para asegurar buenas prestaciones de los sistemas bajo todas las condiciones de funcionamiento. Sin embargo, el modelado en electrónica de potencia se ha enfocado tradicionalmente al diseño de los convertidores en sí mismo, en vez de a la integración de sistemas compuestos por múltiples convertidores. La mayoría de las técnicas de modelado dan una descripción detallada de las señales internas de los convertidores, y requieren un profundo conocimiento de la estructura interna de los mismos. Sin embargo, los nuevos sistemas de distribución de potencia están compuestos por convertidores y subsistemas suministrados por una variedad fabricantes. Las compañías necesitan proteger su “know-how”, y debido a ello dan información limitada de sus productos a los usuarios, la cual habitualmente es insuficiente para poder construir un modelo convencional (por ejemplo, un modelo promediado o un modelo conmutado). Por otra parte, utilizar modelos excesivamente detallados suele llevar a tiempos de simulación inaceptables cuando se simulan sistemas de potencia grandes. Con el fin de hacer frente a esta carencia de modelos, se han propuesto las primeras propuestas de modelado a nivel de sistema de convertidores de potencia en los últimos años. Estos modelos se denominan “modelos comportamentales” debido a que sólo reproducen el comportamiento de las señales de entrada/salida de los convertidores y además no representan en detalle su estructura interna. Esto permite que puedan ser suministrados por los fabricantes sin revelar información confidencial. Por otra parte, los modelos comportamentales pueden ser identificados a partir de ensayos eléctricos y medidas de la respuesta de entrada-salida, con lo cual los usuarios pueden obtener modelos de los equipos si el fabricante no los suministra. Sin embargo, por el momento las técnicas existentes se centran en convertidores CC-CC, bien no regulados o con tensión de salida regulada. El objetivo de esta tesis es proponer nuevas técnicas de modelado e identificación a nivel de sistema para convertidores electrónicos de potencia y otros subsistemas basados en convertidores, que típicamente se integran en arquitecturas de distribución. Las principales características de los métodos propuestos son las siguientes. · Los modelos no representan detalles sobre la estructura interna del convertidor/subsistema modelado. Los modelos son sencillos y se componen básicamente de funciones de transferencia dinámicas combinadas con funciones estáticas no lineales. Estos modelos reproducen el funcionamiento de gran señal del convertidor/subsistema modelado en términos de las señales requeridas para análisis a nivel de sistema, típicamente tensiones y corrientes de entrada/salida. · Los parámetros de los modelos se identifican completamente a partir de ensayos experimentales. El método de de identificación propuesto está basado en la respuesta transitoria de las señales de entrada/salida de los convertidores/subsistemas ante una serie de ensayos sencillos de tipo escalón. Los tests son sencillos y se pueden llevar a cabo utilizando equipos de bajo coste, tales como interruptores, cargas pasivas y un sistema de adquisición de datos (por ejemplo, un osciloscopio). A partir de la respuesta transitoria, se aplican algoritmos de identificación paramétrica para identificar modelos de función de transferencia