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UNIVERSIDAD NACIONAL DEL CALLAO FACULTAD DE INGENIERÍA ELECTRICA Y ELECTRÓNICA IDENTIFICACIÓN DE PARÁMETROS DE UN MOTOR DC USANDO TÉCNICAS NO PARAMÉTRICAS I. Objetivos Implementar una tarjeta sensora y actuadora (driver) para la toma de datos de velocidad de un motor DC. Aplicar técnicas de identificación no paramétrica para obtener los parámetros de un motor DC y el modelo lineal correspondiente. Aprender a usar el entorno de LABVIEW para la adquisición de datos así como a usar los comandos de identificación en MATLAB II. Materiales a utilizar

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paramentros de motor

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UNIVERSIDAD NACIONAL DEL CALLAO

FACULTAD DE INGENIERÍA ELECTRICA Y ELECTRÓNICA

IDENTIFICACIÓN DE PARÁMETROS DE UN MOTOR DC USANDO TÉCNICAS NO PARAMÉTRICAS

I. Objetivos Implementar una tarjeta sensora y actuadora (driver) para la toma de datos de velocidad de

un motor DC. Aplicar técnicas de identificación no paramétrica para obtener los parámetros de un motor

DC y el modelo lineal correspondiente. Aprender a usar el entorno de LABVIEW para la adquisición de datos así como a usar los

comandos de identificación en MATLAB

II. Materiales a utilizar Motor DC con encoder:

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Fig. 1: Motor DC con encoder

Circuito convertidor de frecuencia-voltaje:

Fig. 2: Circuito convertidor de frecuencia-voltaje Circuito de Potencia y Aislamiento:

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Fig. 3: Circuito de potencia y aislamiento

Arduino Uno

Fig. 4: Tarjeta de adquisición de datos Arduino Nano

Matlab

III. Procedimiento de implementaciónComo se ve, el circuito convertidor de frecuencia recibirá el pulso del encoder, y su salida ira conectado a la tarjeta de adquisición de datos, en este caso el Arduino Uno.

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Fig. 5: Etapas de conversión, control y el servomotor acoplados

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Ahora se hace la adquisición de datos en Labview por medio del Arduino Uno. Para hacer esto es necesario tener instalado el paquete LIFA (Labview Interface For Arduino) y también el NI-VISA (para la comunicación serial).

Fig. 6: Librería que utilizara el Arduino Nano para realizar la comunicación con el Labview

La programación en Matlab es la siguiente:

Fig. 7: Programación gráfica

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Visualizaremos el entorno gráfico, que consiste en la gráfica generada por los pulsos del encoder y el pulso enviado al motor:

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Fig. 8: Interfaz gráfica

La onda cuadrada de color blanco es el pulso enviado al motor y la roja es la respuesta del mismo (del conversor de frecuencia a voltaje).Los datos se almacenan en una hoja de Excel para ser invocados posteriormente en el Matlab:

Fig. 9: Datos almacenados en Excel

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Los datos que fueron exportados por Labview en un archivo de Excel fueron ingresados manualmente a Matlab (creando arreglos uno por uno) por problemas en la carga del archivo Datos.xls.Graficamos el pulso enviado al motor versus el voltaje de realimentación generado por el convertidor de frecuencia a voltaje:

Fig. 10: Ploteo entrada vs salida

Fig. 11: La gráfica roja es la señal enviada al motor y la señal azul es la respuesta del mismo (voltaje que genera el conversor frecuencia a voltaje)

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Ingresamos al comando ‘Ident’ en el ‘command Windows’ y se abre la siguiente ventana:

Fig. 12: System Identification Tool

En el ‘toolbox’ que dice ‘Import’ data escoger ‘Time domain data’, luego se abre la siguiente ventana:

Fig. 13: Ventana Import Data

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Ingresamos la entrada (Pulso) y salida (Votaje), y damos click a ‘Import’.De regreso a la venta del ‘ident’ en el ‘toolbox’ que dice ‘Estimate’ escogemos ‘Process models’:

Fig. 14: Seleccionando Process Model

Luego en la siguiente ventana configuramos un sistema de segundo orden y damos click a ‘Estimate’:

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Fig. 15: Obteniendo el modelo de la función de transferencia del sistemaDespués en la ventana ‘ident’, marcamos la casilla “Models output” para observar nuestra identificación.

Fig. 16: Obteniendo la identificación

Obtendremos la siguiente gráfica:

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Fig. 17: Respuesta obtenida

En la venta ‘ident’ damos doble click en nuestro modelo obtenido:

Fig. 18: Información del modelo matemático de la función de transferencia

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Aquí podemos apreciar los valores de los parámetros de nuestro motor:

Con estos datos podemos obtener la función de transferencia:

Fig. 19: Código en Matlab para obtener la función de transferencia del sistema

Se obtuvo la siguiente función de transferencia:

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Fig. 20: Función de transferencia

Fig. 21: Respuesta de la función de transferencia

IV. Conclusiones

En este laboratorio se hace uso el software Labview para la adquisición por medio de la tarjeta Arduino, así como MATLAB, para el proceso de identificación de los parámetros del motor, estas herramientas han sido fundamentales para cumplir satisfactoriamente nuestro objetivo.

Con los datos hallados se pudo hallar la función de transferencia que se requería.