Evaluación de control neuronal con arquitectura óptima para convertidor dc/dc

El control de convertidores DC/DC, topologías utilizadas ampliamente en la reducción activa de contenido armónico para equi- po monofásico no lineal de baja potencia, plantea grandes retos de diseño debido a lo complejo del modelo matemático y su característica dinámica altamente no lineal. Técnicas...

Full description

Autores:: Martínez Sarmiento, Fredy Hernán
Castiblanco Ortíz, Mariela

Tipo de recurso:: Article of journal

Fecha de publicación:: 2009

Institución:: Universidad Nacional de Colombia

Repositorio:: Universidad Nacional de Colombia

Idioma:: spa

Description
Summary:	El control de convertidores DC/DC, topologías utilizadas ampliamente en la reducción activa de contenido armónico para equi- po monofásico no lineal de baja potencia, plantea grandes retos de diseño debido a lo complejo del modelo matemático y su característica dinámica altamente no lineal. Técnicas de inteligencia artificial como las redes neuronales, suponen grandes me- joras en el diseño y desempeño final, dada su capacidad de aprender dinámicas complejas y generalizar su comportamiento. La motivación de este trabajo fue la de plantear (y posteriormente evaluar la respuesta dinámica) un lazo de control directo con re- des neuronales, que permitiera adicionalmente eliminar elementos de prueba y error en su diseño. Se propone un control direc- to basado en red neuronal artificial, cuyo diseño se realizó de forma óptima utilizando modelos de búsqueda bioinspirada, esto para optimizar simultáneamente dos aspectos diferentes pero fundamentales de la red: la arquitectura y los pesos de las cone- xiones. El control es aplicado a un convertidor boost. Los resultados obtenidos permiten observar el desempeño dinámico del es- quema, para el cual los tiempos de respuesta y los delta de voltaje en la salida permiten concluir que los criterios seleccionados para el diseño del control son apropiados y representan un aporte en el desarrollo de aplicaciones de control de sistemas con- mutados DC/DC.

Evaluación de control neuronal con arquitectura óptima para convertidor dc/dc

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