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Updated: Sep 9, 2025

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Published on: October 14, 2017

Mejorar el control del par directo de un motor de inducción de doble alimentación en un vehículo eléctrico utilizando

Ahmed Chantoufi¹, Aziz Derouich¹, Said Mahfoud^2,3

¹Industrial Technologies and Services Laboratory, Higher School of Technology, Sidi Mohamed Ben Abdellah University, Fez, Morocco.

Scientific reports

|September 1, 2025

Resumen

Este estudio introduce un control de par directo basado en redes neuronales artificiales (ANN-DTC) para los sistemas de propulsión de vehículos eléctricos. ANN-DTC reduce significativamente las ondas de par y mejora la respuesta dinámica en comparación con los métodos convencionales.

Área de la Ciencia:

Ingeniería eléctrica
Ingeniería automotriz
Inteligencia artificial

Sus antecedentes:

Los vehículos eléctricos (VE) son cruciales para la transición energética sostenible, ya que requieren sistemas de propulsión eficientes y de alto rendimiento.
El control de par directo convencional (DTC) en vehículos eléctricos se enfrenta a desafíos con ondas de par y respuesta dinámica a los cambios de carga.
La optimización del control de la propulsión de los vehículos eléctricos es esencial para la adopción generalizada y la eficacia del transporte limpio.

Objetivo del estudio:

Desarrollar una estrategia de control inteligente para los sistemas de propulsión de vehículos eléctricos para superar las limitaciones del DTC convencional.
Mejorar el rendimiento, la eficiencia y la adaptabilidad dinámica de los sistemas de propulsión de los vehículos eléctricos.
Para reducir las ondas de par y mejorar la regulación de la velocidad en condiciones de carga variables en vehículos eléctricos.

Principales métodos:

Implementación de una estrategia de control de par directo basado en una red neuronal artificial (ANN-DTC).
Sustitución de los tradicionales comparadores de histeresis y tablas de conmutación por reguladores de redes neuronales artificiales.
Utilización de Matlab/Simulink para simulaciones completas del sistema ANN-DTC propuesto.

Principales resultados:

ANN-DTC redujo las ondas de par de 201,46 Nm a 87,31 Nm, una mejora del 56,66%.
El método propuesto eliminó efectivamente los excesos de velocidad observados con el DTC convencional.
Las simulaciones confirmaron una respuesta dinámica mejorada y la adaptabilidad del sistema de propulsión EV.

Conclusiones:

El control de par directo basado en red neuronal artificial (ANN-DTC) ofrece una mejora significativa con respecto al DTC convencional para la propulsión de vehículos eléctricos.
La estrategia ANN-DTC mejora el rendimiento del tren motriz EV al minimizar la onda de par y mejorar la respuesta dinámica.
Este enfoque de control inteligente es vital para avanzar en la eficiencia y confiabilidad de la tecnología de vehículos eléctricos.

Palabras clave:

Redes neuronales artificiales Control directo del par Motor de inducción de doble alimentación Vehículo eléctrico

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