DA-DA Gerilim Azaltan Konvertörler için ANFIS Denetleyici Tasarımı

Bu makalede, DA-DA Buck Konvertörler (gerilim azaltan) için, genel amaçlı Uyarlamalı Sinirsel Bulanık Mantık Çıkarım Sistemli denetleyiciler araştırılmıştır. ANFIS denetleyicilerin, herhangi bir sürekli gerçek kontrol fonksiyonun çözümünde yetenekli olduğu ispatlanmıştır. Özellikle ANFIS denetleyici ile verilen herhangi bir doğrusal denetimde arzu edilen kesinlikte gerçekleştirilebilir. ANFIS için bahsi geçen yaklaşım geneldir ve herhangi bir DA-DA konvertör topolojisine uygulanabilr.Yapılan Simülasyon sonuçları konvertörün girişteki bozulmalara ve yük değişimlerine rağmen çıkış gerilimini düzenlediğini göstermektedir

DA-DA Gerilim Azaltan Konvertörler için ANFIS Denetleyici Tasarımı

Keywords:

-,

___

  • Hart, D. W.,1997, Introduction to Power Electronics, Prentice Hall International Inc, U.S.A..
  • Mohan, N., Undeland, T. M., Robbins, W.P.,1995, Power Electronics: Converters, Application and Design, Second edition, John Wiley & Sons, Newyork.
  • Lander, W. C.,1993, Power Electronics, Mc Graw-Hıll, London.
  • Rashid, M. H., 1988, Power Electronics Circuits, Devices and Application, Prentice- Hall Int. Inc, New Jersey, USA.
  • Gürdal, O., 1997, Güç Elektroniği, GÜTEF, Ankara.
  • Bradley, D. A., 1987, Power Electronics, VNR (international) Co. Ltd., London.
  • Singh, C., Wang L., Role of Artificial Intelligence in the Reliability Evaluation of Electric Power Systems, Turk J Elec Engin, Vol.16, No.3, 2008, 189-200, ,
  • Bay, O., Deperlioglu, O., Elmas, C., 2003,Fuzzy control of dc-dc converters based on user friendly design, International Journal of Electronics, vol.90, no.7, pp.445-458.
  • Elmas, C., Deperlioglu, O. and Sayan, H. H., 2009, Adaptive fuzzy logic controller for DC– DC converters, Expert Systems with Applications, Mar 2009, Vol.: 36 Issue: 2 p- p: 1540-1548.
  • So, W-C., Tse, C. K., 1996, Development of a fuzzy logic controller for DC/DC converters: Design, computer simulation, and experimental evaluation, IEEE Transactions on Power Electronics, Vol. 11, No:1, 24-31.
  • Lin, B-R., 1995, Power converter control based on neural and fuzzy methods, Electric Power Systems Research, 35, 193-206.
  • Mattavelli, P., Rossetta, L., Spiazzi, G. and Tenti, P., 1997, General-purpose fuzzy controller for DC-DC converters, IEEE Transactions on Power Electronics, Vol. 12, No:1, 79-85.
  • Lin, B-R., 1997, Analysis of neural and fuzzy- power electronic control, IEE Proc. -Sci. Meas. Technol., Vol. 144, No:1, 25-33.
  • Leyva, R., Martinez-Salamero, L., Jammes, B., Marpinard, J. C., and Guinjoan, F., 1997, Identification and control of power converters by means of neural networks, IEEE Transactions on Circuits and Systems-1: Fundamental Theory and Applications, Vol. 44, No:8, 735-742.
  • Daldaban, F., Ustkoyuncu, N., 2009, Inductance Estimating of Linear Switched Reluctance Motors with the Use of Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems, G.U. Journal of Science, 22(2): 89-96.
  • Gupta, T., Boudreaux, R.R., Nelms, R. M. Ve Hung, J. Y., 1997, Implementation of a fuzzy controller for DC-DC converters using an inexpensive 8-b microcontroller, IEEE transaction on industrial electronics, Vol. 44,No. 5, October, 661-668.
  • Lin, C.-T., George Lee, C. S., 1996, Neural Fuzzy Systems, Prentice Hall PTR, New Jersey, USA.
  • Jang, J.-S. R., Sun, C.-T., Mizutani, E., 1997, Neuro-Fuzzy And Soft Computing, Prentice- Hall Inc., New Jersey, USA.
  • Fullér, R., 1995, Neural Fuzzy Systems, Ábo Akademi, Ábo.
  • Nauck, D., Kruse, R., 1997, Neuro-fuzzy systems for function approximation, Otto-von- Guericke-University of Magdeburg, Magdeburg, Germany.