En este trabajo se presenta una red neuronal artificial (RNA) para estimar la resistencia del rotor, la cual se usa en el control vectorial indirecto (CVI) del motor de inducción (MI). La atención se enfoca en el desempeño dinámico del estimador de la resistencia del rotor basado en la RNA, que proporciona un mejor desempeño que el estimador de la resistencia del rotor basado en un controlador de lógica difusa el cual se reporta en la literatura. La simulación se realizó usando un motor de 1.5 hp. El mismo estimador de la resistencia del rotor basado en RNA se probó con otros MI los cuales tienen diferentes potencias. El uso de la misma RNA fue posible debido a la normalización de las entradas y salidas de la red, lo cual se realizó para cada motor. El entrenamiento de la RNA fue hecho fuera de línea usando el algoritmo de retropropagación de Levenberg-Marquardt. La RNA es una red de tres capas: la primera capa tiene catorce neuronas (o nodos), la capa oculta tiene cinco neuronas y la capa de salida tiene solamente una neurona debido a que la única señal de salida es el valor de la resistencia del rotor.

Huerta González, P. F., Rodríguez Rivas, J. J. & Torres-Rodríguez, I. (2006). Indirect Vector-Controlled Induction Motor Drive System with Rotor Resistance Estimation using an Artificial Neural Network. Científica: La Revista Mexicana de Ingeniería Electromecánica, 10(4), pp. 191-197.