Les petits moteurs alimentent tout depuis les petits conforts, tels que les ventilateurs de bureau, à des systèmes de sécurité plus vastes, comme les systèmes d'évacuation des fours, mais ils pourraient être plus précis, selon une équipe de recherche de Mitsubishi Electric Research Laboratories.

Une collaboration internationale du Japon et du Massachusetts a dévoilé un algorithme amélioré pour suivre les performances du moteur et l'estimation de la vitesse dans Journal IEEE/CAA d'Automatica Sinica .

Les moteurs à induction sont alimentés par un courant alternatif fourni par un équipement appelé variateur. Un rotor est suspendu à un cylindre empilé d'enroulements métalliques qui, une fois alimenté, créer un champ magnétique forçant le rotor à tourner. La vitesse dépend de la puissance et de la variabilité de l'entraînement.

Sans capteurs pour détecter la vitesse du variateur, la vitesse du rotor est incroyablement difficile à estimer. Il existe des méthodes pour déterminer la vitesse, mais, selon Wang, ils manquent.

"L'estimation de la vitesse du rotor pour les moteurs à induction est un problème clé dans les entraînements de moteur sans capteur de vitesse, " a écrit Yebin Wang, Chercheur principal principal chez Mitsubishi Electric Research Laboratories à Cambridge, Masse, et premier auteur de l'article.

"Les approches existantes ont des limites telles que supposer inutilement la vitesse du rotor comme un paramètre constant, " a écrit Wang. Il a également noté que certaines approches font un compromis entre la bande passante d'estimation et la robustesse de la mesure, mais ils offrent des conceptions simples qui pourraient être développées.

La vitesse du rotor pourrait être traitée comme une variable d'état, plutôt qu'une variable constante. Les variables d'état sont supposées vraies pour l'ensemble du système moteur, à moins qu'une force extérieure ne les manipule et qu'ils changent. Wang et son équipe ont pris les variables d'état et changé leurs coordonnées pour permettre au système de rester stable, par rapport à lui-même. En permettant aux variables système de rester synchronisées mais mobiles dans leur ensemble, les scientifiques pourraient effectuer des expériences mathématiques pour manipuler le système et déterminer des variations et des changements de vitesse spécifiques.

"Les expériences démontrent l'efficacité potentielle et les avantages de l'algorithme proposé :transitoire d'estimation rapide de la vitesse et facilité de réglage, " Wang a écrit. " Ce document révèle également un certain nombre de problèmes. "

Un problème majeur est que pour mieux estimer la vitesse, toutes les variables du système doivent être connues. Dans des scénarios du monde réel, il est peu probable que chaque variable soit identifiée avec précision.

Wang et l'équipe prévoient de développer davantage de solutions plus systématiques pour traiter la stabilité du système et de généraliser l'algorithme qu'ils proposent pour tenir compte des incertitudes au sein du système.