MOTOR
M
O T O R DE
D E INDUCCIÓN
I N D U C C I Ó N TRIFÁSICO
T R I F Á S I C O (TIM):
( T I M ) : CONTROL
C O N T R O L DE
D E VELOCIDAD
VELOCIDAD
ROBUSTO
R
O B U S T O CON
C O N REGRESIÓN
R E G R E S I Ó N DE
D E VECTORES
V E C T O R E S DE
D E SOPORTE
S O P O R T E (SVR)
(SVR)
Robust Speed Control of a Three Phase Induction Motor Using Support Vector Regression
Daniel Camilo Escobar Roa 20222005035
¿Qué es el Motor de Inducción Trifásico (TIM)?
What is a Three Phase Induction Motor (TIM)?
El Motor de Inducción Trifásico (TIM) es uno de
los motores más utilizados en diferentes
aplicaciones ya que posee un bajo precio,
robustez, bajo costo de mantenimiento y alta
eficiencia.
The three-phase induction motor (TIM) is one of the
most widely used motors in different applications
because of its low price, robustness, low
maintenance cost and high efficiency.
El Desafío: Control de Velocidad de Alto Rendimiento
The Challenge: High-Performance Speed Control
Desafío Principal: Lograr alto rendimiento dinámico en el control de velocidad del TIM.
Main Challenge: Achieve high dynamic performance in TIM speed control.
Solución Popular:
Control Vectorial Indirecto (IVC)
Preciso
Dinámico
Eficiente
Para este caso se usaron las Redes
Neuronales Artificiales (ANN) para el
control de velocidad del TIM1. Las
ventajas de los controladores ANN
incluyen su capacidad para entrenar
exitosamente sin necesidad de
conocimiento previo del modelo
matemático,
su
habilidad
de
aprendizaje, su rápida velocidad de
implementación, y su capacidad para
mapear dependencias no lineales en
los datos sin preconcepciones.
Pero estos tambien presentan desventajas como:
Baja precisión.
Sobreajuste (overfitting): Tienden a sobreajustarse a los datos de entrenamiento, lo que
significa que pueden funcionar muy bien con los datos con los que fueron entrenados, pero
no generalizan bien a datos nuevos o no vistos.
Poca capacidad de generalización: Su rendimiento puede disminuir significativamente
cuando se enfrentan a escenarios o datos que difieren de los utilizados durante su
entrenamiento.
Popular Solution:
Indirect Vector Control (IVC)
Accurate
Dynamic
Efficient
For this case, Artificial Neural Networks
(ANN) were used for speed control of
TIM1. The advantages of ANN
controllers include their ability to train
successfully without prior knowledge
of the mathematical model, their
learning ability, their fast speed of
implementation, and their ability to
map nonlinear dependencies in the
data without preconceptions.
But they also have disadvantages such as:
Low accuracy.
Overfitting: They tend to overfit to the training data, which means that they may
perform very well on the data they were trained on, but do not generalize well to new or
unseen data.
Poor generalization ability: Their performance can drop significantly when faced with
scenarios or data that differ from those used during their training.
Es debido a estas desventajas que se han buscado soluciones alternativas
It is because of these disadvantages that alternative solutions have been sought.
La Solución Propuesta: Controlador SVR-PI
The Proposed Solution: SVR-PI Controller
El objetivo primordial del controlador SVR-PI es mejorar la respuesta de velocidad del TIM,
haciéndola más rápida y estable
La Regresión de Vectores de Soporte (SVR) es una técnica de aprendizaje automático
utilizada para análisis de regresión, considerada no paramétrica porque depende de
funciones de kernel.
En esta implementación, la Función de Base Radial (RBF) se utiliza como función de kernel
para la SVR.
La SVR entrenada calcula la salida según la velocidad de referencia constante, y esta salida
se añade a la salida del controlador PI, lo que contribuye a una respuesta de velocidad del
TIM más rápida y estable.
Los parámetros específicos de la SVR utilizados en la simulación incluyen: épsilon (ɛ) =
10^-6, sigma (σ) = 0.6, y C = 10^46.
The primary objective of the SVR-PI controller is to improve the speed response of the TIM, making
it faster and more stable
Support Vector Regression (SVR) is a machine learning technique used for regression analysis,
considered nonparametric because it relies on kernel functions.
In this implementation, the Radial Basis Function (RBF) is used as the kernel function for SVR.
The trained SVR calculates the output according to the constant reference speed, and this
output is added to the PI controller output, which contributes to a faster and more stable TIM
speed response.
The specific SVR parameters used in the simulation include: epsilon (ɛ) = 10^-6, sigma (σ) = 0.6,
and C = 10^46.
Resultados y Comparación de Rendimiento
Results and Performance Comparison
Pruebas de Carga Estática
Se construyó el TIM utilizando el bloque de máquina asíncrona
en SIMULINK y se le alimentó con un inversor trifásico. El motor
inicialmente estaba en reposo sin carga y luego la carga se
incrementó de 0 a 200 Nm. La Tabla II del documento resume
los resultados de simulación para ambos controladores.
Los principales indicadores de rendimiento comparados fueron
el tiempo de establecimiento (settling time), el sobreimpulso
(overshoot) y el tiempo de subida (rise time).
Tiempo de Establecimiento y Tiempo de Subida Inferiores: El
controlador SVR-PI mostró consistentemente menores tiempos
de establecimiento y subida en comparación con el controlador
ANN-PI en todas las cargas probada
El documento concluye que el controlador SVR-PI, que combina
las ventajas de la técnica SVR y el controlador PI convencional,
mejora en gran medida la respuesta de velocidad del TIM y ofrece
un rendimiento dinámico superior4. Supera las desventajas de los
controladores basados en ANN, como su baja precisión,
sobreajuste y pobre capacidad de generalización112. La simulación
sugiere que el controlador SVR es generalmente más efectivo y
funciona más rápido
The paper concludes that the SVR-PI controller, which combines
the advantages of SVR technique and conventional PI controller,
greatly improves the speed response of TIM and offers superior
dynamic performance4. It overcomes the disadvantages of ANNbased controllers, such as low accuracy, over-fitting and poor
generalization capability112. Simulation suggests that the SVR
controller is generally more effective and performs faster
Static Load Testing
The TIM was built using the asynchronous machine block in
SIMULINK and powered with a three-phase inverter. The motor was
initially at rest with no load and then the load was increased from 0
to 200 Nm. Table II of the paper summarizes the simulation results
for both controllers.
The main performance indicators compared were settling time
(settling time), overshoot (overshoot) and rise time (rise time).
Lower settling time and rise time: The SVR-PI controller
consistently showed lower settling and rise times compared to the
ANN-PI controller at all loads tested.