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Edição atual tal como às 14h04min de 17 de outubro de 2024
Título principal
Redes Neurais Artificiais Aplicadas ao Controle de um Retificador Buck PFC Monofásico [recurso eletrônico] / Carlúcio Pereira da Silva ; orientador, Diego Santos Greff
Data de publicação
2024
Descrição física
130 p. : il.
Nota
Disponível somente em versão on-line.
Dissertação (mestrado) – Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico de Joinville, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Sistemas Eletrônicos, Florianópolis, 2024.
Inclui referências.
Redes Neurais Artificiais Aplicadas ao Controle de um Retificador Buck PFC Monofásico [recurso eletrônico] / Carlúcio Pereira da Silva ; orientador, Diego Santos Greff
Data de publicação
2024
Descrição física
130 p. : il.
Nota
Disponível somente em versão on-line.
Dissertação (mestrado) – Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico de Joinville, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Sistemas Eletrônicos, Florianópolis, 2024.
Inclui referências.
Este trabalho apresenta um estudo sobre a utilização de algoritmos baseados em redes neurais artificiais aplicadas ao controle da tensão de saída e correção de fator de potência de um retificador Buck, que deu origem a um Adaptive Neural Network Controller (ANNC), o qual emprega as técnicas Feedforward Current do indutor de saída e neurônio aditivo, onde a ação de controle se dá por meio da razão cíclica aplicada ao acionamento do transistor de potência. O aprendizado aplicado ao ANNC possui característica de tempo real, sem a necessidade de treinamento prévio portanto, o sistema se adapta as mudanças regulando a tensão e corrigindo o fator de potência instantaneamente. A simulação do ANNC utilizou o software PSIM, onde são analisadas as respostas dinâmicas do retificador Buck frente ao degrau na potência de saída e seus efeitos quanto: a estabilidade da tensão na carga, a manutenção do fator de potência praticamente unitário, e o baixo conteúdo harmônico da corrente de entrada. Neste trabalho são apresentados os resultados de simulação e experimental, onde é possível observar que as técnicas empregadas, Feedforward Current e neurônio aditivo, promovem o ajuste da tensão de saída conforme a referência e mantém um fator de potência praticamente unitário. No intuito de comprovar a aplicação da técnica apresentada, um protótipo de 1500W, 220V de tensão de entrada, e até 60V de tensão de saída foi implementado, onde foram obtidos resultados de acordo com o intervalo dos ensaios realizados, alcançando um fator de potência de 0, 9932 com uma Distorção Harmônica Total na ordem de 5, 94%.