Article presents current control in power converter using neural network. The task is to track reference signal with possible smallest error. Effort has been done to optimize structure and parameters of the neural network. Optimization uses Genetic Algorithm method, and is based on multiple simulation of prepared model in order to achieve assumed task. Power converter consists of 4 MOSFET keys (1-phase), LC filter and induction load. Bipolar PWM signal generation were examined. Response of the object to neural control with few reference signals has been checked.
PL
W pracy zostało zaproponowanie sterowanie prądem przekształtnika energoelektronicznego za pomocą sieci neuronowej. Zadaniem układu jest nadążanie za sygnałem referencyjnym z jak najmniejszym możliwym błędem. Wykorzystując Algorytm Genetyczny, dokonano optymalizacji parametrów sieci oraz jej struktury. Przekształtnik składa się z 4 tranzystorów typu MOSFET (układ jednofazowy), filtru LC oraz obciążenia prawie czysto indukcyjnego. Rozpatrzono bipolarną metodę generacji sygnału PWM. Na zakończenie sprawdzono, jak wygląda odpowiedź układu na różne kształty sygnału referencyjnego.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.