Pequenos motores impulsionam tudo, desde pequenos confortos, como ventiladores de mesa, para sistemas de segurança maiores, como sistemas de exaustão de forno, mas eles poderiam ser mais precisos, de acordo com uma equipe de pesquisa da Mitsubishi Electric Research Laboratories.

Uma colaboração internacional do Japão e Massachusetts revelou um algoritmo aprimorado para rastrear o desempenho do motor e estimativa de velocidade em IEEE / CAA Journal of Automatica Sinica .

Os motores de indução são alimentados por uma corrente alternada fornecida por um equipamento conhecido como drive. Um rotor é suspenso através de um cilindro empilhado de enrolamentos metálicos que, uma vez alimentado, criar um campo magnético forçando o rotor a girar. A velocidade depende da potência e da variabilidade da unidade.

Sem sensores para detectar a velocidade da unidade, a velocidade do rotor é incrivelmente difícil de estimar. Existem alguns métodos para determinar a velocidade, mas, de acordo com Wang, eles estão faltando.

"A estimativa da velocidade do rotor para motores de indução é um problema chave em acionamentos de motores sem sensor de velocidade, "escreveu Yebin Wang, Cientista de pesquisa sênior sênior da Mitsubishi Electric Research Laboratories em Cambridge, Massa, e primeiro autor do artigo.

"As abordagens existentes têm limitações, como assumir desnecessariamente a velocidade do rotor como um parâmetro constante, "Wang escreveu. Ele também observou que algumas abordagens compensam entre largura de banda de estimativa e robustez de medição, mas eles oferecem designs simples que podem ser expandidos.

A velocidade do rotor pode ser tratada como uma variável de estado, em vez de uma variável constante. As variáveis ​​de estado são consideradas verdadeiras para todo o sistema motor, a menos que alguma força externa os manipule e eles mudem. Wang e sua equipe pegaram as variáveis ​​de estado e mudaram suas coordenadas para permitir que o sistema permanecesse estável, em relação a si mesmo. Ao permitir que as variáveis ​​do sistema permaneçam sincronizadas, mas móveis como um todo, os cientistas podiam realizar experimentos matemáticos para manipular o sistema e determinar variações e mudanças específicas de velocidade.

"Os experimentos demonstram a eficácia potencial e as vantagens do algoritmo proposto:transiente de estimativa de velocidade rápida e facilidade de ajuste, "Wang escreveu." Este artigo também revela uma série de questões. "

Um grande problema é que, para estimar melhor a velocidade, todas as variáveis ​​do sistema devem ser conhecidas. Em cenários do mundo real, é improvável que todas as variáveis ​​sejam identificadas com precisão.

Wang e a equipe planejam desenvolver soluções mais sistemáticas para abordar a estabilidade do sistema e generalizar seu algoritmo proposto para levar em conta as incertezas dentro do sistema.