Imagen metafórica de un motor eléctrico con varios bots haciéndolo funcionar.
30 de diciembre de 2021. Como parte de su trabajo como doctorando, Víctor Martínez Martínez, coordinador del Grado en Ingeniería Informática de la Universidad Isabel I, acaba de publicar el artículo titulado ‘Estimación sin sensor de posición y velocidad basada en ANN para motores BLDC’, junto a los docentes José Carlos Gamazo-Real y Jaime Gómez-Gil.
El trabajo, publicado en Measuremnet, de la editorial Elsevier, revela la investigación sobre la estimación de la posición y velocidad de los motores BLDC sin sensores de posición, respecto a otros métodos alternativos.
Los motores eléctricos convierten la energía eléctrica en energía mecánica. Los motores DC sin escobillas, es decir BLDC, proporcionan una alta eficiencia y excelente capacidad de control y son ampliamente utilizados en muchas aplicaciones. Un motor es accionado por impulsos y gira un ángulo específico con cada pulso. La rotación se controla con exactitud por el número de impulsos recibidos y así, una pausa en el motor, también se puede controlar fácilmente porque se interrumpe instantáneamente la señal de impulso.
Gráfico del trabajo de investigación.
El equipo del profesor Víctor Martínez presenta en su publicación un método para estimar la posición y la velocidad usando voltajes de fase terminal, sin sensores de posición. “Los voltajes se etiquetan con estados eléctricos y de rotor virtual mediante un codificador que proporciona datos de prueba y entrenamiento para dos redes neuronales artificiales, en inglés Artificial Neural Network (ANN), de tres capas con topología en cascada basada en perceptrones”, explicó el ingeniero y docente de la Universidad Isabel I.
Explicación del modelo de motor eléctrico.
Los investigadores diseñaron una primera ANN capaz de estimar la posición del motor para un determinado instante de tiempo, y una segunda ANN dependiente de la primara para estimar la velocidad, considerando diferentes estimaciones de posición y aplicando diferentes ventanas temporales. El trabajo se basó en el análisis de los motores BLDC “basándose únicamente en los voltajes de los terminales de fase, sin conocer los parámetros del motor y los datos de referencia de un sensor, mediante el uso de recursos de procesamiento simples”, subrayó Víctor Martínez.
Los motores DC sin escobillas BLDC se utilizan tanto en vehículos eléctricos como en sistemas críticos de seguridad para la industria aeroespacial. Y aquellos motores con sensores de posición, debido a su detección precisa, se han aplicado a los robots bioinspirados para la prevención del cáncer médico o en robots para la caracterización automática del diagrama de radiación de las estaciones base de telefonía móvil. Son motores con un rendimiento excepcional de velocidad, ahorro de energía, larga vida útil con fiabilidad y funcionamiento silencioso.