Tytuł pozycji:
Estimation of the boost converter inductance current in dynamic conditions by means of NARX neural network
The article presents a method for estimating the Boost converter inductance current using a NARX neural network. The model works basing on selected sampled and calculated time series, without the involvement of any algebraic equations describing the circuit. The proposed solution enables the estimation of the current in static and dynamic states across the entire load range of the converter, as well as under dynamically changing levels of the supply voltage- this under closed loop output voltage control. The proposed approach can serve as a foundation for further work on the digital twin of the converter. All considerations are based on experimentally verified simulation model.
W artykule przedstawiono sposób estymowania prądu indukcyjności przetwornicy typu Boost za pomocą sieci neuronowej typu NARX. Model działa w oparciu o wybrane szeregi czasowe spróbkowane i obliczone numerycznie, bez udziału jakichkolwiek równań algebraicznych opisujących układ. Zaproponowane rozwi ązanie pozwala na wyznaczanie prądu zarówno w stanach statycznych jak i dynamicznych w pełnym zakresie obciążenia przetwornicy oraz przy zmieniających się dynamicznie poziomach napięcia zasilającego - to przy zamkniętej pętli regulacji napięcia wyjściowego. Zaproponowane rozwiązanie może służyć jako podstawa do dalszych prac nad bliźniakiem cyfrowym przedmiotowej przetwornicy. Wszystkie rozważania oparto na eksperymentalnie zweryfikowanym modelu symulacyjnym.
Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa nr POPUL/SP/0154/2024/02 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki II" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2025).
