Bioinspired algorithms for optimizing the harmonics contents of a PWM power inverter

Este trabajo se centra en la evaluación de diferentes técnicas de algoritmos bio-inspirados, que permitan reducir la distorsión armónica (THD) de la modulación de ancho de pulso (PWM) en inversores de potencia. Se realizó un amplio estudio que identifica y desarrolla algoritmos de optimización de inspiración biológica basados principalmente en la búsqueda tabú, algoritmos genéticos, optimización por enjambre de partículas y colonia de hormigas. Los métodos de optimización bio-inspirados son usados principalmente para encontrar los mejores parámetros operacionales de un PWM aplicado a inversores de potencia. Los mejores resultados fueron obtenidos cuando la posición de pulso (Pp) se localiza cerca a la posición central (Pp=0.5) o a la simetría del pulso. Dentro de los cuatro métodos estudiados el mejor resultado se encontró usando la técnica de optimización por colonia de hormigas, debido al valor de THD más bajo encontrado e igualmente con el 5 y 7 armónico con menos impulsos (Np= 38), casi 5 veces menor que el resultado usando la técnica optimización por enjambre de partículas, logrando reducir considerablemente las pérdidas bajando la frecuencia de conmutación (4560 Hz) de los dispositivos de potencia. Los algoritmos desarrollados pueden fácilmente adaptarse a cualquier problema de optimización, solo haciendo cambios en el número de variables y en la selección (o eliminación) de los criterios y así de esta manera obtener mejores resultados en problemas complejos.This paper deals with the evaluation of different bio-inspired algorithms techniques for reduction of harmonic distortion (THD) in pulse width modulation (PWM) of power inverters. A comprehensive study is performed, that identifies and develops biologically inspired optimization algorithms based mainly on tabu search, genetic algorithms (GA), particle swarm optimization (PSO), and ant colony optimization (ACO). These bio-inspired optimization methods were used to find the best operational parameters of a PWM applied to a power inverter. The best results were achieved when the pulse position is near to the middle position (Pp=0.5) or symmetry of the pulse. For the four methods analyzed he best result was obtained using ACO method based on the lowest THD content and less 5th and 7th harmonics magnitude with fewer pulses (Np=38), almost 5 times lower than the result of PSO (Np=179). It was achieved to reduce losses considerably with a reduction in the switching frequency of the power devices (4560 Hz). The algorithms developed can be easily adapted to any minimization problem, only making changes in the number of variables and selection (or elimination) criteria to obtain better results in complex problems

THD OPTIMIZATION OF A SINGLE PHASE MULTILEVEL INVERTER USING GENETIC ALGORITHMS

En este trabajo se presenta la optimización del factor de distorsión armónica total (THD) para un convertidor DC-AC (corriente directa a corriente alterna) monofásico empleando algoritmos genéticos. La topología seleccionada para el circuito inversor es la de convertidor multi-nivel en cascada asimétrico de 4 etapas. La estrategia de modulación empleada fue en escalera o step. El propósito fue satisfacer un THD menor al 5% y obtener una forma de onda de salida con una frecuencia de 60 Hz y un voltaje RMS de 120V. Los resultados se simularon utilizando la herramienta computacional Matlab® y se validaron mediante la implementación física del convertidor.This paper presents the optimization of THD (Total harmonic distortion) in a DC -AC converter employing genetic algorithms. The selected topology for inverter circuit is the cascade multilevel converter with asymmetric DC supplies (4 stages). The aim is to reach a THD less than 5% and obtain an output waveform with a frequency of 60 Hz and an output voltaje of 120 Vrms. The results were simulated in Matlab ® and validated by implementing a prototype converter

Redes neuronales artificiales en conducción de calor multidimensional transitorio

Este artículo ilustra la aplicabilidad de las Redes Neuronales Artificiales en la predicción de latemperatura de algunos fenómenos de conducción de calor multidimensional transitorio. Seplantean dos casos en una dimensión con condición inicial constante y condiciones de frontera,para uno, de Dirichlet y para el otro, convectivas. Con estas mismas condiciones, se abordangeometrías en dos y tres dimensiones y se desarrollan sus soluciones analiticas para obtener lospatrones de entrada y salida utilizados en elposterior entrenamiento, verificación y generalizaciónde las redes neuronales artificiales. Para predecir la temperatura de los casos estudiados a partirde variables espaciales y temporales mediante la inteligencia artificial, Redes NeuronalesArtificiales, se empleó el Perceptrón multicapa con conexiones hacia adelante, función deactivación tangente hiperbólica para los nodos de la(s) capa(s) oculta(s) y lineal para el nodode salida, algoritmo de aprendizaje Levenberg - Marquardt y raíz de la suma de los cuadrados ypreprocesamiento rango como normalizaciones de las variables de entrada y salidarespectivamente. Una vez determinadas las especificaciones se llevaron a cabo las etapas dedesalTollo: entrenamiento, verificación y generalización de las redes de cada caso de conducciónde calor considerado empleando diversas configuraciones con el fin de seleccionar la másadecuada de acuerdo a los criterios: convergencia en el entrenamiento, capacidad degeneralización y simplicidad en su estructura.Neural networks to prediet the multidimensional unsteady-state temperature projile in a solidhave been used; convective and Dirichlet boundmy conditions for the mathematical model wereapplied to salve the model. For computer simulations several neural networks following theMultilayer Perceptron architecture were trained using the Levenberg-Marquardt algorithm. Resultsshowed an excellent agreement between numerical solutions afthe mathematical model and theneural network predictions

Redes neuronales artificiales en conducción de calor multidimensional transitorio

Este artículo ilustra la aplicabilidad de las Redes Neuronales Artificiales en la predicción de latemperatura de algunos fenómenos de conducción de calor multidimensional transitorio. Seplantean dos casos en una dimensión con condición inicial constante y condiciones de frontera,para uno, de Dirichlet y para el otro, convectivas. Con estas mismas condiciones, se abordangeometrías en dos y tres dimensiones y se desarrollan sus soluciones analiticas para obtener lospatrones de entrada y salida utilizados en elposterior entrenamiento, verificación y generalizaciónde las redes neuronales artificiales. Para predecir la temperatura de los casos estudiados a partirde variables espaciales y temporales mediante la inteligencia artificial, Redes NeuronalesArtificiales, se empleó el Perceptrón multicapa con conexiones hacia adelante, función deactivación tangente hiperbólica para los nodos de la(s) capa(s) oculta(s) y lineal para el nodode salida, algoritmo de aprendizaje Levenberg - Marquardt y raíz de la suma de los cuadrados ypreprocesamiento rango como normalizaciones de las variables de entrada y salidarespectivamente. Una vez determinadas las especificaciones se llevaron a cabo las etapas dedesalTollo: entrenamiento, verificación y generalización de las redes de cada caso de conducciónde calor considerado empleando diversas configuraciones con el fin de seleccionar la másadecuada de acuerdo a los criterios: convergencia en el entrenamiento, capacidad degeneralización y simplicidad en su estructura.Neural networks to prediet the multidimensional unsteady-state temperature projile in a solidhave been used; convective and Dirichlet boundmy conditions for the mathematical model wereapplied to salve the model. For computer simulations several neural networks following theMultilayer Perceptron architecture were trained using the Levenberg-Marquardt algorithm. Resultsshowed an excellent agreement between numerical solutions afthe mathematical model and theneural network predictions

LSSVM APLICADA EN LA ESTIMACIÓN DE LA RESISTENCIA DE ROTOR EN MOTOR DE INDUCCIÓN JAULA DE ARDILLA

En este artículo se estima la resistencia de rotor presente en la dinámica de un motor de inducción Jaula de Ardilla aplicando LSSVM en regresión. El problema es que la resistencia de rotor es difícil de medir por lo que se requiere estimarla. Además, de ser afectada por el incremento en la temperatura, conllevando a que la constante de tiempo del rotor cambie y afecte los parámetros del motor. Se plantea un modelo del motor, en Simulink de Matlab, del cual se extrae la data, se preprocesa y se aplica el algoritmo LSSVM en regresión con Kernel no lineal RBF y la optimización de gamma se hace por validación cruzada. La medición del desempeño del modelo se utilizó la raíz cuadrada del error medio de predicción. Obteniendo buenos resultados

Redes neuronales artificiales en conducción de calor multidimensional transitorio

Neural networks to prediet the multidimensional unsteady-state temperature projile in a solidhave been used; convective and Dirichlet boundmy conditions for the mathematical model wereapplied to salve the model. For computer simulations several neural networks following theMultilayer Perceptron architecture were trained using the Levenberg-Marquardt algorithm. Resultsshowed an excellent agreement between numerical solutions afthe mathematical model and theneural network predictions.Este artículo ilustra la aplicabilidad de las Redes Neuronales Artificiales en la predicción de latemperatura de algunos fenómenos de conducción de calor multidimensional transitorio. Seplantean dos casos en una dimensión con condición inicial constante y condiciones de frontera,para uno, de Dirichlet y para el otro, convectivas. Con estas mismas condiciones, se abordangeometrías en dos y tres dimensiones y se desarrollan sus soluciones analiticas para obtener lospatrones de entrada y salida utilizados en elposterior entrenamiento, verificación y generalizaciónde las redes neuronales artificiales. Para predecir la temperatura de los casos estudiados a partirde variables espaciales y temporales mediante la inteligencia artificial, Redes NeuronalesArtificiales, se empleó el Perceptrón multicapa con conexiones hacia adelante, función deactivación tangente hiperbólica para los nodos de la(s) capa(s) oculta(s) y lineal para el nodode salida, algoritmo de aprendizaje Levenberg - Marquardt y raíz de la suma de los cuadrados ypreprocesamiento rango como normalizaciones de las variables de entrada y salidarespectivamente. Una vez determinadas las especificaciones se llevaron a cabo las etapas dedesalTollo: entrenamiento, verificación y generalización de las redes de cada caso de conducciónde calor considerado empleando diversas configuraciones con el fin de seleccionar la másadecuada de acuerdo a los criterios: convergencia en el entrenamiento, capacidad degeneralización y simplicidad en su estructura