Control por RNA
La salida de la red neuronal actúa como señal moduladora compensada para la reducción de armónicos
Pasos para la elaboración del controlador neuronal Construir el controlador PI. Para cada condición de carga, recolectar la salida de tensión, corriente de carga, y corriente de capacitor como entradas de la RNA, y la señal de compensación como salida Seleccionar una estructura de red neuronal que sea simple y además suficiente para el control adecuado del inversor Entrenar la red neuronal y generar el controlador
Modelo simulink controlador RNA
Controlador Difuso El controlador difuso suprime armónicos del inversor modificando la señal moduladora
El controlador difuso diseñado actúa como controlador PD utilizando las variables de entrada:
Error (V) Cambio de error (V/S)
Base de reglas controlador Difuso
Modelo simulink controlador difuso
Inversor Modelo Matemático Sin Controlador CARGA RESISTIVA 40O
THD: 1.59% CARGA NO LINEAL
THD: 4.38%
Inversor Modelo Matemático Control PI CARGA NO LINEAL
THD: 0.24% CARGA RESISTIVA 40O
THD: 0.11%
Inversor Modelo Matemático Control RNA CARGA RESISTIVA 40O
THD: 0.08% CARGA NO LINEAL
THD: 0.085%
Inversor Modelo Matemático Control difuso CARGA NO LINEAL
THD: 0.085% CARGA RESISTIVA 40O
THD: 0.067%
Resumen Resultados Modelo Matemático carga lineal
Resumen Resultados Modelo Matemático carga no lineal
Resumen Resultados Modelo Transistor carga lineal
Resumen Resultados Modelo Transistor carga no lineal
Conclusiones El control de un inversor, con modulación SPWM, se realiza variando la onda moduladora. Lo cual compensa el ancho de pulso ante perturbaciones como corrientes armónicas o cambios de carga.
El controlador PI diseñado es utilizado como modelo de referencia para para el diseño de los controladores inteligentes, principalmente para la obtención de patrones de entrenamiento del controlador neuronal.
Conclusiones El controlador neuronal imita el comportamiento del controlador PI, sin embargo tiene la capacidad de trabajar con cargas para las que no fue diseñado y controlar sistemas no lineales de forma eficiente.
Con controlador PD difuso se obtuvo el mejor desempeño para la reducción de la distorsión armónica total tanto para sistemas con carga lineal como para cargas no lineales, sin embargo debido a la precisión que posee para regular armónicos, se pierde la velocidad de reacción al existir un cambio drástico de carga.
Conclusiones Las alternativas de control diseñadas presentan nuevas tecnologías para la regulación de tensión de sistemas inversores principalmente para el campo de la alimentación ininterrumpida UPS ya que estos sistemas necesitan ondas sinusoidales puras a bajas frecuencias con la menor cantidad de componentes armónicos además de asegurar su funcionamiento con cargas críticas.
Recomendciones El tiempo de simulación es un aspecto clave al momento del diseño de los controladores utilizando MATLAB, se debe considerar tiempos adecuados para la obtención de la respuesta deseada.
Ampliar el conocimiento de las técnicas de control para sistemas de potencia. Así como el estudio de controladores inteligentes para el control de sistemas eléctricos.
Realizar futuras investigaciones sobre controladores inteligentes aplicados a inversores trifásicos, multinivel y con modulación vectorial por ancho de pulso.
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