Identificación paramétrica usando el modelo polinomial NARMAX del prototipo de un sistema de cojinetes magnéticos activos

Abstract

Jherson Aaron Miranda Cabanillas; Edgar Andre Manzano Ramos. Identificación paramétrica usando el modelo polinomial NARMAX del prototipo de un sistema de cojinetes magnéticos activo. Trujillo, 2021, 110. Tesis para optar el título de Ingeniero Mecatrónico, Facultad de Ingeniería, Universidad Nacional de Trujillo. En la presente investigación se analizó la dinámica no lineal de un prototipo de cojinete magnéticos activos, logrando identificar los términos y coeficientes de un modelo NARMAX que captura el comportamiento no lineal del sistema. Para ello se utilizó un prototipo conformado por un estator ferromagnético el cual tenía en su interior 4 electroimanes perpendiculares a un eje ferromagnético rotatorio acoplado a un motor DC. El análisis se limitó para un solo eje de desplazamiento del rotor con respecto al eje central por lo que se utilizaron solo dos electroimanes en el proceso de identificación. Se logró relacionar las dos entradas de voltaje, los dos estados de corriente y la distancia de desviación del rotor con respecto al centro, en una ecuación en diferencia con señales retrasadas. Para la adquisición de datos se utilizó un sensor infrarrojo y dos sensores de corriente, debido a que las señales obtenidas presentaron ruido eléctrico se hizo uso del filtro de Kalman. En la determinación de los términos y coeficientes del modelo NARMAX se utilizó los algoritmos Forward Regression Orthogonal Least Square (FROLS) y Recursive Least Square (RLS) respectivamente.

Jherson Aaron Miranda Cabanillas; Edgar Andre Manzano Ramos. Parametric identification using the polynomial NARMAX model of the prototype of an active magnetic bearing system. Trujillo, 2021, 110. Thesis for the degree of Mechatronics Engineer, Department of Engineering, National University of Trujillo. In the present research, the non-linear dynamics of a prototype of active magnetic bearings was analysed, identifying the terms and coefficients of a NARMAX model that captures the non-linear behaviour of the system. For this purpose, a prototype consisting of a ferromagnetic stator with 4 electromagnets perpendicular to a rotating ferromagnetic shaft coupled to a DC motor was used. The analysis was limited to a single axis of displacement of the rotor with respect to the central axis, so only two electromagnets were used in the identification process. The two voltage inputs, the two current states and the rotor offset distance from the centre were related in a difference equation with delayed signals. For data acquisition, an infrared sensor and two current sensors were used. Due to the noisy signals obtained, a Kalman filter was used. The Forward Regression Orthogonal Least Square (FROLS) and Recursive Least Square (RLS) algorithms were used to determine the terms and coefficients of the NARMAX model.