Numer: 04/2022 Str. 67
Autorzy: Abed Bouadi , Houcine Naim , Mohamed Della-Krachai , Radouane Fares , Guelta Bouchiba :
Tytuł: Modelowanie i symulacja nowatorskiego sterownika neuronowego PLL dla obwodu szeregowego falownika rezonansowego w nagrzewaniu indukcyjnym wysokiej częstotliwości
Streszczenie: W artykule zbadano nowy model PLL (Pętla Fazowa) z technologią neuronowego sterowania modelem indukcyjnego magnetycznego systemu grzewczego przy dużej mocy i wysokiej częstotliwości, przy użyciu sterownika neuronowego zastępującego tradycyjny filtr dolnoprzepustowy (LPF). PLL, które sterują falownikiem za pomocą zespołu SIT (Static Induction Transistor)-obciążenie-neural PLL, celem PLL jest śledzenie częstotliwości rezonansowej systemu. Kontynuacja częstotliwości przez konwencjonalny PLL ma pewne opóźnienie i dużą różnicę faz między sygnałem wejściowym PLL a wyjściem LPF. Dlatego, aby przezwyciężyć ten problem, sięgnęliśmy po sieci sztucznych neuronów w granicach tego, co nas dotyczy, zainteresowanie nimi jest uzasadnione posiadanymi przez nie cechami. Aby poprawić dokładność sterowania i czas reakcji. Co więcej, przeanalizowano i porównano sterowany neuronowo sterownik PLL do systemu zasilania nagrzewaniem indukcyjnym. Kompletny model symulacyjny układu sterowania nagrzewaniem indukcyjnym uzyskuje się za pomocą oprogramowania Matlab/Simulink 6.5. Wyniki symulacji pokazują skuteczność i wyższość proponowanego neuronowego systemu sterowania PLL.
Słowa kluczowe: PLL, sieć neuronowa, falownik rezonansowy