Induction Motors

AC motors play a major role in modern industrial applications. Squirrel-cage induction motors (SCIMs) are probably the most frequently used when compared to other AC motors because of their low cost, ruggedness, and low maintenance. The material presented in this book is organized into four sections, covering the applications and structural properties of induction motors (IMs), fault detection and diagnostics, control strategies, and the more recently developed topology based on the multiphase (more than three phases) induction motors. This material should be of specific interest to engineers and researchers who are engaged in the modeling, design, and implementation of control algorithms applied to induction motors and, more generally, to readers broadly interested in nonlinear control, health condition monitoring, and fault diagnosis

Computational Intelligence Application in Electrical Engineering

The Special Issue "Computational Intelligence Application in Electrical Engineering" deals with the application of computational intelligence techniques in various areas of electrical engineering. The topics of computational intelligence applications in smart power grid optimization, power distribution system protection, and electrical machine design and control optimization are presented in the Special Issue. The co-simulation approach to metaheuristic optimization methods and simulation tools for a power system analysis are also presented. The main computational intelligence techniques, evolutionary optimization, fuzzy inference system, and an artificial neural network are used in the research presented in the Special Issue. The articles published in this issue present the recent trends in computational intelligence applications in the areas of electrical engineering

Control predictivo de corriente con frecuencia de conmutación fija aplicado a sistemas multifásicos

En las ultimas décadas, los sistemas de accionamientos eléctricos, compuestos por maquinas multifásicas (numero de fases mayor a tres en el estator) y convertidores de potencia, han surgido como una alternativa confiable debido a la redundancia de fases para varias aplicaciones industriales, tales como la propulsión de barcos eléctricos, vehículos eléctricos y en aplicaciones relacionadas a energías renovables. Esto se debe a las inherentes ventajas que presenta las maquinas multifásicas sobre las maquinas convencionales trifásicas, como mejor distribución de potencia fase, menor contenido de armónicos en las corrientes del estator y en el par electromagnético, además de una mejorada tolerancia a fallas, lo que implica que la maquina multifásica continuara operando en ausencia de una o mas fases teniendo en cuenta que las fases restantes deben ser igual o mayor a tres. Sin embargo, los accionamientos eléctricos multifásicos requieren del desarrollo de sofisticados algoritmos de control para regular la velocidad y la corriente de la maquina que resultan en un elevado costo computacional. En ese sentido, mediante el avance tecnológico y el desarrollo de nuevos controladores digitales de señales conocidos como DSP es posible la aplicación de controladores predictivos basados en el modelo (MPC) en este tipo de sistemas. Este es el caso del control predictivo basado en el modelo de estados finitos (FCS-MPC). Dentro de los controladores predictivos aplicados a sistemas multifásicos el más analizado y con características prometedoras es el control predictivo de corriente (MPCC), el cual presenta un buen desempeño dinámico y flexibilidad en la definición de objetivos de control. Esta técnica de control utiliza el modelo del sistema para realizar las predicciones de las variables de control teniendo en cuenta la posición de las referencias de corrientes mediante una función de costo el cual evalúa el error de seguimiento de las corrientes del estator. No obstante, el MPCC presenta algunas limitaciones como frecuencia de conmutación variable lo que se traduce en mayores rizados en las variables de control, además de generar corrientes elevadas vinculadas a perdidas produciendo deterioro en el sistema. Por lo tanto, en esta Tesis Doctoral, la investigación realizada se centra en paliar las limitaciones mencionadas anteriormente en el MPCC mediante novedosas estrategias de control basadas en el uso de moduladores. El principal aporte de esta Tesis Doctoral se centra en el análisis te orico y la validación experimental en la implementación de estrategias de modulación en el control predictivo de corriente priorizando la reducción de las corrientes relacionadas a las perdidas sin descuidar el correcto seguimiento de las corrientes principales involucradas en la conversión de energía. Las validaciones de las estrategias de control propuestas se realizan mediante simulaciones y pruebas experimentales utilizando una maquina de inducción (IM) asimétrica de seis fases. Los resultados obtenidos mediante esta investigación fueron presentados en conferencias y en revistas internacionales de alto impacto, todas ellas arbitradas e indexadas los cuales se constituyen como una validación de las principales aportaciones de esta Tesis Doctoral.CONACYT - Consejo Nacional de Ciencia y TecnologíaPROCIENCI