Investigadora de la FIUNA desarrolla innovador método para estimar la velocidad de motores eléctricos sin sensores

La MSc. Ing. Larizza Delorme, estudiante del Doctorado en Ingeniería Electrónica con Énfasis en Electrónica de Potencia de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de Asunción (FIUNA), programa financiado por el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT), e investigadora categorizada en el Sistema Nacional de Investigadores (SISNI),  encabezó la publicación del artículo científico “Observador de modo deslizante con ley de alcance exponencial para la estimación de velocidad de una máquina de inducción de seis fases”, publicado en la revista internacional Sensors (Q1 en CiteScore y SJR).

Los motores eléctricos utilizados en aplicaciones críticas, como vehículos eléctricos, barcos, centrales hidroeléctricas o sistemas de energía eólica, necesitan conocer con precisión la velocidad a la que están funcionando. Habitualmente, esta información se obtiene mediante sensores mecánicos instalados en el motor. Sin embargo, estos sensores pueden aumentar los costos, requerir mantenimiento y representar un punto adicional de falla en el sistema.

En ese contexto, la investigación desarrolló un método que permite estimar la velocidad del motor sin utilizar sensores físicos. La propuesta emplea una técnica matemática denominada observador de modo deslizante con ley de alcance exponencial (ERL), capaz de calcular la velocidad a partir de las señales eléctricas del propio motor. A diferencia de otros métodos existentes, esta técnica no necesita filtros adicionales para procesar la información, lo que reduce los retrasos en la estimación y permite obtener resultados más rápidos y precisos.

Los investigadores aplicaron esta metodología a motores de inducción de seis fases, un tipo de motor utilizado en sistemas donde la confiabilidad es esencial, ya que pueden seguir operando incluso ante determinadas fallas. Este tipo de tecnología tiene aplicaciones en la tracción eléctrica, la propulsión marina, los procesos industriales y los sistemas de generación y conversión de energía renovable.

Los resultados demostraron una respuesta dinámica más rápida, una reducción significativa de las oscilaciones y una mayor precisión en la estimación de la velocidad, incluso durante cambios bruscos de velocidad, inversiones de giro y funcionamiento a bajas velocidades o bajo carga. Esto significa que el sistema puede controlar el motor de forma más estable, eficiente y confiable.

Estas mejoras aportan una nueva herramienta para mejorar el control de motores eléctricos multifásicos, permitiendo prescindir de sensores mecánicos y lograr estimaciones de velocidad más rápidas, precisas y robustas para aplicaciones industriales y energéticas de alta exigencia.

El artículo fue desarrollado en colaboración con los investigadores de la FIUNA: Prof. Dr. Magno Ayala, Prof. Dr. Osvaldo González, Prof. Dr. Jorge Esteban Rodas, Dr. Ariel Fleitas y Prof. Dr. Raúl Gregor, del CITHED-FIUNA, además del Prof. Dr. Jesús C. Hernández, de la Universidad de Jaén (España).

La publicación está disponible para lectura y descarga en el siguiente enlace: https://www.mdpi.com/1424-8220/26/14/4513