⚡ ingeniería eléctrica

Torque ripple suppression in switched reluctance motors using iterative learning control to optimize the torque sharing function

Este artículo propone una estrategia de control por aprendizaje iterativo que optimiza la función de distribución de par en motores de reluctancia conmutada mediante la utilización de errores de par recurrentes para refinar progresivamente la distribución del par, reduciendo así significativamente el rizado de par durante la operación en estado estacionario a baja velocidad.

Autores originales: Jingbo Wu, Shaofeng Li, Yafeng Yang, Liuxi Li, Zhipeng Wang

Publicado 2026-11-02

📖 6 min de lectura🧠 Análisis profundo

CC BY 4.0

Autores originales: Jingbo Wu, Shaofeng Li, Yafeng Yang, Liuxi Li, Zhipeng Wang

Artículo original bajo licencia CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Esta es una explicación generada por IA del artículo a continuación. No ha sido escrita ni avalada por los autores. Para mayor precisión técnica, consulte el artículo original. Leer descargo de responsabilidad completo

Los vehículos eléctricos dependen de motores que son silenciosos, suaves y eficientes, pero un tipo común de motor utilizado en estos vehículos suele luchar con un defecto específico: una sensación de aspereza y sacudida a bajas velocidades. Este problema surge de la forma en que las partes internas del motor interactúan entre sí. A diferencia de la rotación suave y continua de otros motores, este tipo de máquina, conocida como motor de reluctancia conmutada, funciona activando y desactivando la potencia eléctrica en diferentes secciones a medida que el rotor gira. Aunque estos motores son valorados por su robusta simplicidad y su falta de materiales de tierras raras, el acto de conmutar la potencia de una sección a la siguiente crea un desequilibrio momentáneo. La fuerza que hace girar el motor no se transfiere perfectamente de una sección a la siguiente, lo que resulta en un movimiento brusco conocido como rizado de par. Para un pasajero en un coche, esto se siente como una vibración o una vacilación; para los componentes del vehículo, crea un desgaste y ruido innecesarios.

Para resolver esto, los ingenieros han utilizado durante mucho tiempo un método llamado función de reparto de par. Imagine que intenta pasar una carga pesada de una persona a otra; si la primera persona la suelta antes de que la segunda tenga un agarre firme, la carga cae. Si la segunda persona la agarra demasiado pronto, podrían tirar contra la primera. Una función de reparto de par es un conjunto de instrucciones que le dice al motor exactamente cómo dividir el esfuerzo entre la sección antigua y la nueva durante ese traspaso crítico. Durante años, los ingenieros han utilizado un conjunto estándar de instrucciones preescritas basadas en una curva suave para gestionar esta transición. Sin embargo, estas instrucciones fijas asumen que el motor se comporta perfectamente, ignorando el hecho de que los motores reales son desordenados. Los campos magnéticos dentro del motor no se comportan de una manera perfectamente predecible, y las corrientes eléctricas no pueden subir o bajar instantáneamente. Debido a estas realidades físicas, las instrucciones estándar a menudo fallan al no coincidir con lo que el motor realmente necesita hacer, dejando el problema de la sacudida solo parcialmente resuelto.

Investigadores de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Henan han propuesto un nuevo enfoque que permite al motor aprender de sus propios errores. En lugar de depender de un conjunto de instrucciones fijas que nunca cambian, desarrollaron un sistema que utiliza una técnica llamada control de aprendizaje iterativo. Este método funciona bajo un principio simple: si una tarea se repite una y otra vez, el sistema puede observar el error cometido en el intento anterior y ajustar su comportamiento para el siguiente. En el contexto del motor, que gira en un bucle continuo, el sistema observa la diferencia entre la fuerza suave e ideal que quería producir y la fuerza rugosa y real que generó durante una rotación completa. Luego, utiliza esa diferencia específica para retocar las instrucciones para la rotación siguiente.

Los investigadores construyeron una simulación informática detallada de un motor de ocho polos para probar esta idea. Comenzaron con las instrucciones estándar preescritas y dejaron que el sistema pasara por cientos de rotaciones simuladas. Con cada vuelta, el sistema analizaba el rizado de par —las fluctuaciones bruscas— y realizaba pequeños ajustes a la función de reparto. No cambió todo el reglamento de golpe; en su lugar, refinó los momentos específicos donde la potencia cambiaba de una sección a otra. Con el tiempo, las instrucciones evolucionaron de una curva genérica a un perfil personalizado que coincidía perfectamente con el comportamiento no ideal y único de ese motor específico. El sistema aprendió que, para lograr un viaje suave, necesitaba pedir ligeramente más corriente en un punto y ligeramente menos en otro, compensando los retrasos magnéticos que las reglas estándar ignoraban.

Los resultados de estas simulaciones fueron sorprendentes. Cuando los investigadores probaron el motor a bajas velocidades de 100, 200 y 400 revoluciones por minuto, el nuevo sistema de aprendizaje suavizó significamente el movimiento. En comparación con el método tradicional, la nueva estrategia redujo la aspereza del par en casi un 40 por ciento en todas las velocidades probadas. A 100 revoluciones por minuto, la reducción fue del 39,69 por ciento; a 200 revoluciones por minuto, fue del 38,86 por ciento; y a 400 revoluciones por minuto, fue del 38,29 por ciento. El motor no solo funcionó mejor en promedio; los picos y valles de la fuerza se volvieron mucho más uniformes, eliminando los picos agudos que causan la vibración. El sistema alcanzó este estado mejorado después de unas nueve rotaciones simuladas, momento en el que los ajustes se volvieron tan pequeños que el rendimiento se había estabilizado efectivamente.

Aunque los hallazgos son prometedores, los investigadores son cuidadosos al señalar los límites de su trabajo. Estos resultados provienen enteramente de simulaciones informáticas, no de un motor físico en un banco de pruebas. El estudio confirma que el método funciona en un entorno digital donde las variables pueden controlarse perfectamente, pero el mundo real introduce nuevos desafíos como la fricción, el calor y las imperfecciones de fabricación que no estaban presentes en la simulación. Los autores reconocen que el sistema fue ajustado para la operación a baja velocidad, y su efectividad a velocidades más altas aún está por verse. Además, el estudio no midió cómo este procesamiento adicional podría afectar la eficiencia energética general del motor o la vida útil de sus componentes electrónicos.

A pesar de estas limitaciones, el estudio ofrece un camino claro para mejorar la comodidad de los vehículos eléctricos. Al alejarse de las reglas rígidas y preprogramadas hacia un sistema que se adapta basándose en el rendimiento en tiempo real, los ingenieros pueden potencialmente eliminar la aspereza que ha plagado durante mucho tiempo a los motores de reluctancia conmutada. El siguiente paso, según señalan los investigadores, es construir un prototipo físico para ver si las lecciones aprendidas en la computadora se mantienen cuando el motor está girando realmente. Si las pruebas físicas reflejan la simulación, este enfoque de aprendizaje podría convertirse en una herramienta estándar para hacer que los vehículos eléctricos sean más suaves, silenciosos y fiables.

Resumen Técnico: Supresión del rizado de par en motores de reluctancia conmutada mediante control de aprendizaje iterativo

Planteamiento del problema
Los motores de reluctancia conmutada (SRM) son candidatos prometedores para la tracción en vehículos eléctricos debido a su estructura robusta, alta eficiencia y la ausencia de materiales de tierras raras. Sin embargo, su estructura de doble saliencia y la significativa saturación magnética generan un par de torsión (rizado de par) sustancial, particularmente a bajas velocidades. Este rizado limita el rendimiento en estado estacionario del motor y su aplicación más amplia. Aunque la función de distribución de par (TSF, por sus siglas en inglés) es una estrategia común de mitigación, los métodos existentes dependen de perfiles de función predefinidos (por ejemplo, lineales, cúbicos, de coseno) que carecen de adaptabilidad ante las no linealidades del motor. En consecuencia, persiste un desajuste entre la referencia de distribución de par y la respuesta de par electromagnético real, especialmente durante la conmutación de fase, donde las dinámicas de ascenso y caída de la corriente están limitadas por la tensión y la inductancia.

Metodología
El artículo propone una estrategia de control que integra el Control de Aprendizaje Iterativo (ILC) para optimizar la TSF para la operación en estado estacionario y baja velocidad de un SRM. El enfoque central consta de los siguientes pasos:

Modelo de base: El sistema parte de una TSF de tipo coseno convencional, que distribuye el par de referencia entre las fases para mantener un par total constante durante la conmutación.
Integración de ILC: Reconociendo que la operación del SRM es periódica, los autores aplican un Control de Aprendizaje Iterativo de tipo Proporcional (P-ILC). La entrada de control es el propio valor de la TSF.
Mecanismo de aprendizaje: En cada ciclo eléctrico (iteración $k$ ), el sistema calcula el error de par ( $e_k$ ) como la diferencia entre el par de referencia total y el par de salida real. Este error se utiliza para actualizar la TSF para el ciclo subsiguiente ( $k+1$ ) mediante la ley de actualización:
$f_{k+1}(\theta) = \text{sat}[f_k(\theta) + \lambda e_k(\theta)]$
donde $\lambda$ es la ganancia de aprendizaje y $\text{sat}[\cdot]$ asegura que la función de distribución permanezca dentro de los límites válidos (0 a 1).
Convergencia: El proceso reconfigura iterativamente el perfil de la TSF. La ganancia de aprendizaje ( $\lambda$ ) se ajusta empíricamente (seleccionada como 0.008) para equilibrar la estabilidad y la velocidad de convergencia. La convergencia se define como el punto donde el cambio en la relación de rizado de par entre iteraciones sucesivas cae por debajo del 0.1%.
Entorno de simulación: Se desarrolló un modelo de accionamiento de SRM de 8/6 polos utilizando ANSYS/Maxwell para el análisis de elementos finitos y MATLAB/Simulink para la simulación del control. Las características magnéticas no lineales se modelaron utilizando tablas de búsqueda derivadas de los datos de flujo concatenado y par.

Contribuciones clave

Optimización adaptativa de la TSF: A diferencia de los métodos tradicionales de TSF que utilizan perfiles estáticos, este estudio introduce un método para optimizar dinámicamente la forma de la TSF basándose en los errores de par recurrentes, compensando eficazmente las no linealidades del motor y los retrasos de conmutación sin aumentar significativamente la complejidad del control.
Implementación de P-ILC: El artículo demuestra la aplicación de una ley simple de ILC proporcional directamente a la función de distribución de par, actualizando la distribución de referencia ciclo a ciclo para mejorar la precisión de seguimiento.
Validación cuantitativa: El estudio proporciona una evaluación rigurosa basada en simulaciones de la estrategia a través de tres puntos de operación de baja velocidad (100, 200 y 400 r/min) bajo una carga constante de 10 N·m.

Resultados
Los resultados de la simulación indican que la estrategia ILC-TSF propuesta reduce significativamente el rizado de par en comparación con el control TSF convencional:

Convergencia: La relación de rizado de par disminuyó progresivamente con las iteraciones, alcanzando un mínimo en la novena iteración, tras la cual el sistema se consideró convergente.
Métricas de rendimiento:
- A 100 r/min, la relación de rizado de par se redujo de 6.50% (convencional) a 3.92% (ILC-TSF), una reducción del 39.69%.
- A 200 r/min, la relación cayó de 6.51% a 3.98%, una reducción del 38.86%.
- A 400 r/min, la relación disminuyó de 6.32% a 3.90%, una reducción del 38.29%.
Aplicación entre velocidades: La TSF optimizada, derivada a una velocidad base, se aplicó a otras velocidades probadas, demostrando capacidades consistentes de supresión de rizado dentro del rango de baja velocidad probado.

Significancia y limitaciones
El artículo afirma que la estrategia propuesta suprime eficazmente el rizado de par en las operaciones de estado estacionario a baja velocidad de los SRM al corregir iterativamente el perfil de distribución de par para que coincida con las respuestas electromagnéticas reales. El método ofrece un equilibrio práctico entre la simplicidad del control y la mejora del rendimiento.

Sin embargo, los autores mantienen un alcance modesto respecto a los hallazgos:

Limitaciones de velocidad: La estrategia se valida específicamente para condiciones de estado estacionario a baja velocidad. Se reconoce que el rendimiento a velocidades medias y altas requiere mejoras adicionales.
Alcance de la validación: Los resultados se basan enteramente en simulaciones. El artículo establece explícitamente que es necesaria la verificación experimental utilizando un prototipo físico para confirmar la viabilidad y efectividad en aplicaciones del mundo real.
Trabajo futuro: Los autores identifican la necesidad de optimizar los parámetros de ILC para velocidades más altas, realizar evaluaciones de eficiencia integrales (considerando las pérdidas de cobre y de hierro) y realizar experimentos con prototipos.

Más como este