O controle preditivo baseado em modelo tem ganhado destaque na área de acionamentos de máquinas de indução. Entre as suas principais vantagens estão o alto desempenho, a flexibilidade e a simplicidade de implementação. No entanto, eventuais variações nos parâmetros da planta comprometem o desempenho do controle. Propostas para o aumento da robustez dessa técnica têm sido objeto de pesquisa com diferentes abordagens, como modificações no modelo matemático da planta e projetos de novos observadores de fluxo. Este trabalho propõe um controle preditivo robusto baseado em modelo de corrente, empregando o controle indireto orientado por campo no referencial síncrono. A corrente do estator e o fluxo do rotor são tomados como variáveis de estado e o vetor tensão do estator é tido como a entrada. O seu diferencial com relação à estratégia de controle preditivo por estados finitos clássica está na construção do algoritmo de controle. O vetor tensão é calculado em duas componentes, combinando o controle preditivo clássico com a abordagem deadbeat: uma considera a referência de corrente do estator e a outra considera as perturbações causadas por erros de parâmetros. O desempenho do método de controle foi verificado através da condução de ensaios em bancada de teste experimental ao se analisar o comportamento estacionário e dinâmico do sistema. Os resultados corroboram a eficácia da proposta de controle robusto contra variações paramétricas.

This paper analyzes the impact of using the Gopinath observer on the robustness of current and torque model predictive controls for three-phase squirrel-cage induction motors. The performance of the two controllers are compared using a magnetic flux estimator based on the voltage model and the Gopinath's observer through simulations for the dynamic behavior of the machine when errors are introduced in its resistance values. Resumo: Este artigo analisa o impacto do uso do observador Gopinath na robustez dos controladores preditivos baseado em modelo de corrente e torque para motores de indução trifásicos de rotor do tipo gaiola. São comparados os desempenhos dos dois controladores utilizando um estimador de fluxo magnético baseado no modelo de tensão e o observador Gopinath por meio de simulações para o comportamento dinâmico da máquina quando introduzidos erros nos valores de suas resistências.

This paper compares three direct control strategies por induction machines, analizing it's performance for electric vehicle tration. The stretegies analysed are DTC, DTC with PI controllers and PTC, driving an induction motor with a mechanical dinamic model of a vehicle as the load. Simulation shows that all controllers as suitable to use in EV traction, but the modulation results in better current THD and torque/flux ripple. Between the classic DTC and the PTC, the predictive controller is a better choice, with smaller THD and torque/flux ripple. Resumo: Este artigo compara três estrategias de controle direto de torque e fluxo para máquinas de indução trifásicas, analisando seu desempenho para o uso em tração de veículos elétricos. São analisados o DTC, DTC-PI e PTC, controlando um motor de indução com carga representada pelo modelo dinâmico mecânico de um veículo elétrico. Simulações mostram que os três controladores são eficazes para uso em tração de veículos, mas o emprego de modulador na saída do controlador apresenta vantagens em relação à qualidade e ripple de torque. Entre o DTC clássico e o PTC, o controlador preditivo se mostra uma melhor opção, com menores THD e ripples no torque e fluxo.