Motori Sensorless: La Rivoluzione MRAS con Flusso Corretto e Logica Fuzzy!

Ciao a tutti! Oggi voglio parlarvi di qualcosa che mi appassiona da tempo nel campo dell’ingegneria elettrica: il controllo dei motori a induzione, ma con una marcia in più. Sto parlando degli azionamenti *sensorless*, cioè senza sensori di velocità fisici. Immaginate la comodità e il risparmio: meno componenti, meno cavi, maggiore affidabilità. Fantastico, no?

Però, come spesso accade nelle cose belle, c’è un “ma”. Il tallone d’Achille di questi sistemi è sempre stato il controllo a basse velocità, specialmente vicino allo zero. È lì che le cose si complicano parecchio.

Il Fascino (e le Sfide) dei Motori Sensorless

Negli ultimi anni, gli azionamenti per motori a induzione sensorless (li chiameremo SIMD, dall’inglese *Sensorless Induction Motor Drives*) hanno guadagnato un’attenzione enorme. I vantaggi sono chiari:

• Affidabilità eccellente: Meno parti meccaniche significa meno cose che si possono rompere.
• Costo ridotto: Niente sensore di velocità, niente costi aggiuntivi.

Tuttavia, la mancanza del sensore ci costringe a “indovinare” la velocità basandoci su modelli matematici del motore. E qui casca l’asino: questi modelli sono sensibili alle variazioni dei parametri del motore stesso (come le resistenze di statore e rotore, che cambiano con la temperatura) e performano male a velocità molto basse o nulle.

Per affrontare questi problemi, sono state proposte diverse strategie. Alcune si basano sulle “asimmetrie” del motore (sfruttando piccole imperfezioni o fenomeni fisici specifici), altre usano degli “osservatori” che stimano velocità e flusso rotorico partendo dal modello matematico.

L’Approccio MRAS: Un Classico con Potenzialità

Uno degli osservatori più noti e utilizzati è il MRAS (Model Reference Adaptive System). È un sistema adattivo piuttosto furbo: confronta l’uscita di un modello di riferimento (che rappresenta come il motore *dovrebbe* comportarsi) con quella di un modello adattivo (che cerca di imitare il motore reale usando le stime). L’errore tra i due modelli viene usato per correggere la stima della velocità.

I vantaggi del MRAS sono la sua rapidità di adattamento, la relativa semplicità di implementazione e la robustezza. Esistono diverse varianti di MRAS, a seconda della grandezza fisica che si usa come “output” da confrontare: flusso rotorico, forza contro-elettromotrice (back-EMF), potenza reattiva, corrente statorica…

Il Problema: Perché i Metodi Tradizionali Vanno in Crisi?

I metodi MRAS basati sul flusso rotorico hanno un problema intrinseco: richiedono un’integrazione pura, che a basse velocità porta a derive e imprecisioni (il famoso “DC drift”). Si può sostituire l’integratore puro con un filtro passa-basso, ma questo introduce ritardi e peggiora le stime proprio quando servirebbero di più, cioè a basse velocità.

Quelli basati sulla back-EMF evitano l’integrazione pura, ma sono molto sensibili ai parametri del motore, specialmente alla resistenza statorica. Una piccola variazione di questo parametro manda in tilt le stime a bassa velocità.

Un altro problema comune è che la relazione tra l’errore del modello e l’errore di stima della velocità non è lineare, rendendo difficile l’ottimizzazione, soprattutto vicino a velocità zero.

E se usassimo la corrente statorica? Qui le cose si fanno interessanti. L’errore sulla corrente statorica è legato all’errore sulla stima della velocità in modo più diretto (una funzione di primo grado). Questo promette una convergenza più rapida e una maggiore robustezza alle variazioni dei parametri. Sembra una buona strada, vero?

Il Limite del Controllore PI

Tradizionalmente, nel meccanismo di adattamento del MRAS si usa un semplice controllore PI (Proporzionale-Integrale). È facile da progettare e funziona bene in molte situazioni. Ma quando il gioco si fa duro (basse velocità, non linearità dell’inverter, parametri che cambiano, disturbi di carico), i parametri fissi del PI potrebbero non bastare a garantire le prestazioni desiderate.

Qui entrano in gioco tecniche più “intelligenti”. Si è iniziato a usare reti neurali artificiali (ANN) e logica fuzzy (FLC) nel meccanismo di adattamento, sfruttando la potenza di calcolo dei moderni DSP (Digital Signal Processor).

La Nostra Soluzione: Un MRAS Potenziato e Intelligente

Ed eccoci al cuore del lavoro che voglio raccontarvi. Abbiamo pensato: perché non combinare i punti di forza e superare le debolezze? L’idea è stata quella di sviluppare un osservatore MRAS migliorato che facesse alcune cose chiave:

1. Basarsi sulla Corrente Statorica: Usare la corrente statorica e il suo errore di stima come variabile principale nel modello adattivo, dicendo addio ai problemi di integrazione pura del flusso rotorico.
2. Correggere con il Flusso Rotorico: Non buttare via del tutto il flusso! Abbiamo deciso di usare la *dinamica* dell’errore del flusso rotorico come termine correttivo per la stima della corrente statorica. È come dare un “aiutino” alla stima della corrente basandosi su come sta variando l’errore sul flusso, garantendo più precisione proprio alle basse velocità.
3. Adattamento con Logica Fuzzy (FLC): Sostituire il classico controllore PI con un controllore a logica fuzzy (FLC) nel meccanismo di adattamento. Perché? Perché l’FLC è bravissimo a gestire incertezze, non linearità e sistemi complessi senza bisogno di un modello matematico perfetto. Ragiona un po’ come faremmo noi, usando termini linguistici (“errore grande”, “errore piccolo”, “cambiamento rapido”) per decidere come correggere la stima della velocità. Questo rende il sistema molto più robusto alle variazioni dei parametri del motore e agli errori di misura.

In pratica, abbiamo creato un sistema MRAS che usa due “errori” in cascata (quello sul flusso per correggere la stima della corrente, e quello sulla corrente per stimare la velocità) e un meccanismo di adattamento “intelligente” basato su FLC per azzerare l’errore di velocità in modo robusto.

Gli obiettivi principali del nostro lavoro erano quindi:

• Proporre un osservatore MRAS migliorato basato sulla corrente statorica per superare i problemi di integrazione.
• Considerare la dinamica del flusso rotorico come correzione per garantire precisione a basse velocità.
• Usare l’FLC per rendere l’osservatore insensibile a errori di misura e variazioni dei parametri, aumentandone la robustezza.
• Validare il tutto con simulazioni ed esperimenti in condizioni operative difficili (basse/zero velocità, disturbi di carico, inversione di marcia, frequenza elettrica zero).
• Verificare la robustezza alla variazione della resistenza statorica, un punto critico per le basse velocità.

Messo alla Prova: Simulazioni ed Esperimenti Veri

Non ci siamo accontentati della teoria. Abbiamo messo alla prova il nostro osservatore MRAS migliorato sia con simulazioni dettagliate in Matlab/Simulink sia con esperimenti reali su un banco prova da laboratorio.

Abbiamo usato un motore a induzione da 1.1 kW, controllato da una potente scheda DSP-DS1103 dSPACE (un gioiellino per il controllo in tempo reale) e alimentato da un inverter PWM trifase. Un dinamometro faceva da carico meccanico, permettendoci di simulare diverse condizioni operative. Abbiamo misurato le correnti reali, le tensioni e usato un encoder ottico per avere la velocità “vera” con cui confrontare le nostre stime.

Abbiamo testato il sistema in lungo e in largo:

• Avviamento a bassissima velocità (20 rpm) con carico nominale.
• Variazioni a gradino della velocità (da 20 rpm a 0 rpm e ritorno).
• Applicazione e rimozione improvvisa del carico nominale a 20 rpm e a velocità zero.
• Inversioni di marcia a bassissima velocità (da -20 rpm a +20 rpm e viceversa) con carico nominale.
• Funzionamento a frequenza elettrica zero (una condizione estrema in cui la velocità del motore corrisponde alla velocità di scorrimento, mettendo in crisi molti stimatori).
• Test di robustezza variando la resistenza statorica del 50% in più e in meno.

I Risultati? Parla la Pratica!

I risultati sono stati davvero incoraggianti! Sia le simulazioni che gli esperimenti hanno mostrato che il nostro osservatore MRAS migliorato con FLC si comporta egregiamente.

Precisione a Basse Velocità: Anche a 20 rpm o a velocità zero, l’errore tra la velocità stimata e quella reale era molto piccolo (pochi rpm) e si azzerava rapidamente, anche durante i transitori causati da cambi di velocità o di carico. L’aggiunta dei termini di correzione basati sul flusso e l’uso dell’FLC hanno fatto davvero la differenza.

Robustezza ai Disturbi: L’applicazione e la rimozione improvvisa del carico nominale venivano gestite senza problemi, con la velocità stimata che seguiva fedelmente quella reale. L’FLC si è dimostrato molto efficace nel compensare rapidamente questi disturbi.

Funzionamento a Frequenza Zero: Anche nella difficile condizione di frequenza elettrica zero, lo stimatore ha mantenuto un’ottima precisione, tracciando correttamente la velocità e l’angolo di flusso.

Robustezza alla Resistenza Statorica: Come speravamo, variare la resistenza statorica (un incubo per molti metodi a basse velocità) non ha influenzato significativamente la precisione della stima. Questo è un vantaggio enorme!

Confronto con Metodi Tradizionali: Abbiamo confrontato le prestazioni del nostro metodo (MRAS basato su corrente con correzione di flusso e FLC) con quelle di un MRAS tradizionale basato su corrente ma con controllore PI, e anche con un MRAS basato sulla back-EMF. Il nostro approccio si è dimostrato nettamente superiore in termini di precisione e robustezza ai disturbi di carico, specialmente nei transitori a basse velocità. L’FLC ha mostrato una capacità di reazione migliore rispetto al PI a parametri fissi.

Cosa Significa Tutto Questo?

Significa che abbiamo sviluppato una tecnica di stima della velocità per motori a induzione sensorless che funziona davvero bene, anche nelle condizioni più critiche di bassa e zero velocità. Combinando l’uso della corrente statorica, l’aggiunta intelligente dei termini di correzione del flusso e l’adattamento robusto tramite logica fuzzy, siamo riusciti a superare molti dei limiti dei metodi precedenti.

Questo apre le porte a controlli motore sensorless più affidabili, precisi ed economici, anche in applicazioni che richiedono buone prestazioni a basse velocità. È un passo avanti importante per rendere questa tecnologia ancora più diffusa ed efficace. Il bello della ricerca è proprio questo: affrontare una sfida, combinare idee diverse e trovare soluzioni innovative che funzionano!

Fonte: Springer