Estimation parameters and black box model of a brushless DC motor
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Instituto Tecnológico Metropolitano (ITM)
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The modeling of a process or a plant is vital for the design of its control system, since it allows predicting its dynamic and behavior under different circumstances, inputs, disturbances and noise. The main objective of this work is to identify which model is best for a permanent magnet brushless DC specific motor. For this, the mathematical model of a DC motor brushless PW16D, manufactured by Golden Motor, is presented and compared with its black box model; both are derived from experimental data. These data, the average applied voltage and the angular velocity, are acquired by a data acquisition card and imported to the computer. The constants of the mathematical model are estimated by a curve fitting algorithm based on non-linear least squares and pattern search using computational tool. To estimate the mathematical model constants by non-linear least square and search pattern, a goodness of fit of 84.88% and 80.48% respectively was obtained. The goodness of fit obtained by the black box model was 87.72%. The mathematical model presented slightly lower goodness of fit, but allowed to analyze the behavior of variables of interest such as the power consumption and the torque applied to the motor. Because of this, it is concluded that the mathematical model obtained by experimental data of the brushless motor PW16D, is better than its black box model.
El modelamiento de un proceso o una planta es de vital importancia para el diseño de su sistema de control, ya que permite predecir su dinámica y comportamiento ante diferentes circunstancias, entradas, perturbaciones y ruido. El objetivo principal de este trabajo es identificar qué modelo es mejor entre el matemático y el de caja negra para un motor específico de corriente continua sin escobillas de imanes permanentes. Para ello se presenta el modelo matemático de un motor de corriente continua sin escobillas PW16D del fabricante Golden Motor y se compara con su modelo de caja negra, ambos se obtienen a partir de datos experimentales. Dichos datos, el voltaje promedio aplicado y la velocidad angular, se adquieren mediante una tarjeta de adquisición y se importan al ordenador. Las constantes del modelo matemático se estiman mediante un ajuste de curvas basado en algoritmos de mínimos cuadrados no lineales y patrón de búsqueda mediante herramienta computacional. Para la estimación de constantes del modelo matemático mediante mínimos cuadrados no lineales y patrón de búsqueda se obtuvo una bondad de ajuste de 84,88% y 80,48% respectivamente. La bondad de ajuste obtenida por el modelo de caja negra fue de 87,72%. El modelo matemático presentó ligeramente menor bondad de ajuste, pero permite analizar el comportamiento de variables de interés como el consumo de corriente y el torque aplicado al motor. Debido a esto, se concluye que el modelo matemático obtenido mediante datos experimentales del motor sin escobillas PW16D es mejor que su modelo de caja negra.
El modelamiento de un proceso o una planta es de vital importancia para el diseño de su sistema de control, ya que permite predecir su dinámica y comportamiento ante diferentes circunstancias, entradas, perturbaciones y ruido. El objetivo principal de este trabajo es identificar qué modelo es mejor entre el matemático y el de caja negra para un motor específico de corriente continua sin escobillas de imanes permanentes. Para ello se presenta el modelo matemático de un motor de corriente continua sin escobillas PW16D del fabricante Golden Motor y se compara con su modelo de caja negra, ambos se obtienen a partir de datos experimentales. Dichos datos, el voltaje promedio aplicado y la velocidad angular, se adquieren mediante una tarjeta de adquisición y se importan al ordenador. Las constantes del modelo matemático se estiman mediante un ajuste de curvas basado en algoritmos de mínimos cuadrados no lineales y patrón de búsqueda mediante herramienta computacional. Para la estimación de constantes del modelo matemático mediante mínimos cuadrados no lineales y patrón de búsqueda se obtuvo una bondad de ajuste de 84,88% y 80,48% respectivamente. La bondad de ajuste obtenida por el modelo de caja negra fue de 87,72%. El modelo matemático presentó ligeramente menor bondad de ajuste, pero permite analizar el comportamiento de variables de interés como el consumo de corriente y el torque aplicado al motor. Debido a esto, se concluye que el modelo matemático obtenido mediante datos experimentales del motor sin escobillas PW16D es mejor que su modelo de caja negra.