Diseño y simulación de un control neuronal aplicado a un convertidor flyback para la regulación de tensión

Abstract

Este artículo presenta el diseño y simulación de un controlador basado en redes neuronales para regular la tensión de salida de un convertidor flyback. Se usan redes neuronales, ya que estas no requieren de un modelo matemático del convertidor, y, por tanto, se obtiene un mayor rango de operación respecto a métodos de control tradicional. En el entrenamiento se realizan cambios en la base de datos y en la arquitectura para obtener el controlador más apropiado, que garantice la regulación de línea y carga del convertidor. La validación del controlador neuronal funcional se realiza en Simulink con el modelo circuital de un convertidor flyback, sometiéndolo a cambios en la tensión de entrada y en la carga resistiva. Los resultados obtenidos muestran la efectividad del control neuronal para la regulación de línea entre 20 V y 50 V, regulación de carga entre 8 Ω y 12 Ω, y cuya arquitectura está conformada por cuatro neuronas.

Keywords

• Aprendizaje de máquina
• control inteligente
• convertidor flyback
• red neuronal
• regulador de tensión
• Simulink