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Simulación de máquinas eléctricas (Presentación PowerPoint)




Enviado por Pablo Turmero



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    Modelar Una teoría es a menudo una declaración de
    un principio abstracto de una observación Un modelo es una
    representación de una teoría que puede ser usada
    para predicción, control, etc. Mas un modelo puede ser
    real y no simple para ser entendido y fácilmente
    manipulado El modelado consiste en un proceso de análisis
    y síntesis para encontrar una descripción
    matemática conveniente que abarque las
    características dinámicas relevantes de los
    componentes , preferiblemente en términos de
    parámetros que puedan ser determinados en la
    práctica.

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    Simulación La simulación puede ser obtenida de las
    siguiente forma: Observación de un sistema físico
    Formulación de una hipótesis o modelo
    matemático para explicar una observación
    Predicción del comportamiento del sistema de soluciones o
    propiedades del modelo matemático Teste de validad de la
    hipótesis o modelo matemático

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    Modelo Matemático Dependiendo de la naturaleza del sistema
    físico actual y de los propósitos de la
    simulación, el modelo matemático puede ser: Lineal
    o No Lineal: Modelos lineales pueden ser descritos por relaciones
    lineales que obedezcan al principio de superposición
    Parámetros Distribuidos: Modelos de parámetros
    distribuidos son descritos por ecuaciones diferenciales parciales
    usualmente con el tiempo y una o más coordinadas
    espaciales como variables independientes. Estáticos y
    Dinámicos: Los modelo estáticos no toman en cuenta
    la variación del tiempo en cuanto que los modelos
    dinámicos si.

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    Modelo Matemático Continuos y Discretos: Modelos de tiempo
    continuo son descritos por ecuaciones en las cuales las variables
    dependientes son continuas en el tiempo. Deterministico o
    Estocástico: Un modelo deterministico, es aquel en el cual
    se establecen las condiciones para que al ejecutar el experimento
    se determine el resultado. Modelo estocástico es aquel en
    el cual información pasada, no permite la
    formulación de una regla para determinar el resultado
    preciso de un experimento

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    Paquetes de Simulación Propósito General: ACSL ESL
    EASY PSCSP Propósitos Específicos: SPICE EMTP
    ATOSEC5

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    Paquetes de Simulación SIMULINK es una extensión
    del Matlab Programa para simulación de sistemas
    dinámicos Pasos para el uso del SIMULINK:
    Definición de un modelo o o representación
    matemática Definición de los parámetros del
    sistema Escoger un método de integración apropiado
    Ajuste de las condiciones de corrida de la
    simulación

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    Creación de una Simulación en SIMULINK Antes de
    crear una simulación es necesario: Tener una
    descripción matemática del modelo Las ecuaciones
    deben ser manipuladas para eliminar posibles lazos algebraicos
    Tener conocimiento de cuales variables son independientes y
    cuales son dependientes Reescribir las ecuaciones integrales con
    las variables de estado dependientes expresadas como alguna
    integral de una combinación de variables independientes y
    variables dependientes

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    Librerías del Simulink

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    Métodos de Integración ode45: Método basado
    en Dormand – Prince , un paso Runge – Kutta y es
    recomendado como un primer método ode23: Método
    basado en Bogacki – Shampine, un paso un paso Runge –
    Kutta y pude ser más eficiente que ode45 cuando la
    tolerancia es amplia ode113: Este es un multipaso , de orden
    variable Admas – Bashforth – Moulton PECE. Es
    recomendable cuando la función evaluación consume
    tiempo y la tolerancia es poca ode15s: Es un multipaso , de orden
    variable basado en la fórmula de diferenciación
    “ backward” ode23: un paso basado en la
    fórmula de Rosembrock de orden 2.

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    Parámetros de control tolerance: Usado para la rutina de
    integración para controlar la cantidad de error relativo a
    cada paso minimum step size: Usado para iniciar y reiniciar la
    integración al comienzo de una corrida y después de
    una discontinuidad maximum step size: Límite de la
    longitud del paso para encontrar una apariencia suave en el plot
    de salida

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    Visión de Variables

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    Ejercicios Oscilador de Frecuencia Variable

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    Ejercicio 1

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    Ejercicios Valores Iniciales: y1(0) =5 y2(0)= 0 = 377 Min size:
    .00001 Max size: .001 Tolerance: 1e-5

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    Ejercicio 2 Circuito RLC Paralelo

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    Ejercicio2

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    Ejercicio 2 Rs =50? L= 0.1 H C= 1000 ?F

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    Ejercicio 3 Circuito RL con alimentación en Corriente
    Alterna

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    Ejercicio 3 Rs=0.4 ? L= 0.04H

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    Ejercicio 4 Circuito Resonante RLC Serie

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    Ejercicio 4

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    Ejercicio 4

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