CONTROLE ROBUSTO CHAVEADO VIA DLNN APLICADO A CONVERSOR BOOST
Redes Neurais Artificiais, Algoritmo de Retropropagação do erro, Conversor Boost com célula de comutação em três estados, Ganhos de realimentação de estados
Este trabalho propõe o controle do Conversor Boost com célula de comutação em três estados
através da implementação de um controle robusto chaveado via Rede Neural Artificial. Para
a implementação, foram consideradas uma modelagem politópica objetivando a rejeição dos
problemas originados pelas variações de carga e tensão de entrada, melhorando a estabilidade
da tensão de saída do conversor quando submetido a perturbações exógenas dos parâmetros politópicos. A ação de controle é realizada por meio do chaveamento dos ganhos de realimentação
de estados previamente definidos e armazenados em uma tabela pela rede neural. Baseado nos
resultados, pode-se afirmar que o controle proposto foi bem sucedida na planta abordada.