Resumen

El nuevo filtro activo híbrido (HAF) está compuesto por los bancos de filtros pasivos de mayor capacidad y el filtro activo de menor capacidad. Es difícil sintonizar los parámetros de un controlador PI utilizando el control de tensión del condensador de CC. En este trabajo, se propone el algoritmo de optimización de enjambre de partículas mejorado (PSO mejorado) para resolver el problema de diseño coordinado, y se adoptan los pesos de la red neuronal como optimización de enjambre de partículas para optimizar los parámetros del sistema. En comparación con el controlador PI convencional, los resultados del controlador PINN demuestran la eficacia del método diseñado en el rendimiento transitorio y en estado estacionario de los controladores de tensión de bus de CC con filtro activo híbrido (HAFDV).

• Materias:Control del proceso Robótica Sistemas no lineales Instrumentación automática Optimización de procesos
• Subjects: Robotics Nonlinear systems Automatic instrumentation Process optimization
• Palabras claves:optimización de enjambre de partículas, control de tensión de condensadores de cc, tensión de bus de cc de filtro activo híbrido, nuevo filtro activo híbrido, controlador pi convencional, pesos de red neuronal, bancos de filtros pasivos, capacidad, controlador pi, controlador pinn
• Keywords:particle swarm optimization, dc capacitor voltage control, hybrid active filter dc bus voltage, new hybrid active filter, conventional pi controller, neural network weights, passive filter banks, capacity, pi controller, pinn controller