Uso de computación evolutiva en identificación de parámetros del motor asincrónico con desbalance de tensión; Evolutionary Computation Applied to Asynchronoos Motor Parameter Identification with Unbalance

Varias razones justifican el esfuerzo en determinar los parámetros de un motor asincrónico. Una de ellaspuede ser la evaluación de la eficiencia operacional mediante el método del circuito equivalente. La eficienciadel motor se deteriora cuando trabaja en redes con tensiones desbalanceadas y, por otra parte, en estascondiciones la determinación de los parámetros del motor se dificulta ya que es necesario tener en cuenta lavariación que sufren las impedancias del rotor con la ferecuencia del campo de secuencia negativa. En estetrabajo se propone la utilización de algoritmos genéticos para identificar estos parámetros sin necesidad depruebas especiales convirtiéndose en una poderosa herramienta a utilizar en condiciones de campo. Losresultados de la simulación se validan comparándolos con la práctica en un motor empleado como prototipo.  One of the goals of parameter identification in asynchronous motors is efficiency evaluation in field conditions.According to the equivalent circuit method, knowing the parameters of the park circuit in the operating rangeof the machine, adapted to the power quality of field conditions, corresponding calculation are made. Inunbalanced voltage condition, there are some complexities because there are two sets of parameters belongingto the positive and negative sequence networks differing fundamentally in the rotor circuit.  This paper, withthe application of genetic algorithm (GA), a new approach is proposed to identified the parameters of bothsequences combining the powerful proprieties  of GA with  one initial vector of parameters that allows reducethe search time without needs special proofs of some complexity that in field conditions are very expensiveor impossible to do.