Los algoritmos de control de motores regulan la velocidad, el par y otras características del rendimiento, a menudo para el posicionamiento de precisión. Evaluar los algoritmos de control mediante la simulación es una manera eficaz de determinar la idoneidad de los diseños de control de motores y reducir el plazo y el coste del desarrollo de algoritmos antes de poner en marcha las costosas pruebas físicas.

Un flujo de trabajo eficiente para el desarrollo de algoritmos de control de motores incluye:

• Crear modelos de sistemas precisos, a menudo a partir de librerías de motores, electrónica de accionamiento, sensores y cargas
• Generar código C optimizado para el procesador, ANSI o ISO y HDL para pruebas en tiempo real e implementación
• Verificar y probar los algoritmos de sistemas de control mediante la simulación y el prototipado de hardware.

Para obtener detalles sobre simulación, consulte Simulink^®. Para generar código C optimizado para el procesador, ANSI o ISO para implementar algoritmos de control de motores en procesadores, o generar HDL para FPGA, consulte Embedded Coder^® y HDL Coder™.

Vea este vídeo y aprenda reinforcement learning para el control de campo orientado de un motor síncrono de imanes permanentes.