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

Fuente: Redalyc
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Auteur principal: Fredy Hernán Martínez Sarmiento
Format: Artículo científico
Langue:es
Publié: Universidad Nacional de Colombia 2009
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author Fredy Hernán Martínez Sarmiento
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contents Evaluación de control neuronal con arquitectura óptima para convertidor DC/DC Fredy Hernán Martínez Sarmiento Mariela Castiblanco Ortíz Ingeniería DC Control convertidores DC sistemas inteligentes conversión de energía eléctrica El control de convertidores DC/DC, topologías utilizadas ampliamente en la reducción activa de contenido armónico para equipo 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 mejoras 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 redes neuronales, que permitiera adicionalmente eliminar elementos de prueba y error en su diseño. Se propone un control directo 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 conexiones. El control es aplicado a un convertidor boost. Los resultados obtenidos permiten observar el desempeño dinámico del esquema, 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 conmutados DC/DC. 2009 artículo científico 0120-5609 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=64319330021 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=643 Ingeniería e Investigación application/pdf Universidad Nacional de Colombia Ingeniería e Investigación (Colombia) Num.3 Vol.29
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Evaluación de control neuronal con arquitectura óptima para convertidor DC/DC Fredy Hernán Martínez Sarmiento Mariela Castiblanco Ortíz Ingeniería DC Control convertidores DC sistemas inteligentes conversión de energía eléctrica El control de convertidores DC/DC, topologías utilizadas ampliamente en la reducción activa de contenido armónico para equipo 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 mejoras 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 redes neuronales, que permitiera adicionalmente eliminar elementos de prueba y error en su diseño. Se propone un control directo 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 conexiones. El control es aplicado a un convertidor boost. Los resultados obtenidos permiten observar el desempeño dinámico del esquema, 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 conmutados DC/DC. 2009 artículo científico 0120-5609 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=64319330021 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=643 Ingeniería e Investigación application/pdf Universidad Nacional de Colombia Ingeniería e Investigación (Colombia) Num.3 Vol.29
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