Logotipo del repositorio
  • Español
  • English
  • Iniciar sesión
    Ayuda

    Instrucciones:

    El Repositorio Institucional Académico (RIA) de la Universidad Andrés Bello, es un recurso de acceso abierto. No obstante, y de acuerdo con la ley chilena vigente sobre propiedad intelectual, mantiene en acceso restringido diversos documentos, los cuales sólo pueden ser consultados por la comunidad universitaria registrada. Para poder acceder a éstos, verificar el tipo de usuario y método de acceso, siguiendo las instrucciones que se detallan a continuación:

    • Si eres investigador, docente o funcionario con correo @unab.cl, ingresa utilizando tu usuario de computador o intranet (nombre de usuario sin incluir @unab.cl) y clave.
    • Si eres alumno, profesor adjunto o exalumno con correo @uandresbello.edu, debes registrarte primero, pinchando donde dice Nuevo usuario. Una vez registrado y obtenida el alta, ingresa con el correo electrónico institucional y la clave elegida. El registro se debe realizar utilizando la cuenta de correo institucional, no serán válidas cuentas gmail, hotmail o cualquier otro proveedor.
    • Si eres usuario externo, contactar directamente a repositorio@unab.cl
    o
    ¿Nuevo Usuario? Pulse aquí para registrarse¿Has olvidado tu contraseña?
  • Comunidades
  • Todo RIA
  • Contacto
  • Procedimientos de publicaciónDerecho de autorPolíticas del Repositorio
  1. Inicio
  2. Buscar por autor

Examinando por Autor "Valencia, Diego F."

Mostrando 1 - 1 de 1
Resultados por página
Opciones de ordenación
  • No hay miniatura disponible
    Ítem
    Vision, Challenges, and Future Trends of Model Predictive Control in Switched Reluctance Motor Drives
    (Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2021) Valencia, Diego F.; Tarvirdilu-Asl, Rasul; Garcia, Cristian; Rodriguez, Jose; Emadi, Ali
    Switched Reluctance Motors (SRMs) have become a popular alternative to replace permanent magnet machines in high-performance emerging applications such as automotive and aerospace. However, its market attractiveness is limited by the difficulty in control given its nonlinear behaviour. Model predictive control (MPC) is a promising solution to deal with this problem as per its notable features to deal with complex systems, nonlinearities and constraints. Still, the applications in SRMs are at an early stage compared to other drives. This paper aims to discuss the recent advancements and challenges in MPC for SRMs and a vision of its future developments and applications. The article describes the main difficulties in SRM control and the different approaches adopted to date by MPC to solve them. It also analyzes the control objectives that should still be considered in SRM drives, their particular challenges and how recent MPC developments in other AC drives can be adapted to the SRM case. The paper then proposes a roadmap of future works to achieve a unified and reliable control strategy that boosts SRM to outperform other drives, relating the control objectives to its potential applications.