APLICAÇÃO DE TÉCNICAS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA CONTROLE DE CONVERSOR DC-DC
Palavras-chave:
Aprendizado de máquina, Conversor DC-DC, Eletrônica de potência, Rede neural artificial, Sistemas embarcadosResumo
A pesquisa realizada permitiu demonstrar a viabilidade da aplicação de redes neurais artificiais no controle de conversores DC-DC do tipo buck. Apesar de apresentarem resposta mais lenta em comparação ao controlador clássico, as redes neurais mostraram-se capazes de manter estabilidade e regulação adequada da tensão de saída, tanto em condições nominais quanto diante de alterações nos parâmetros do circuito. O teste prático de redução do indutor evidenciou que a capacidade de adaptação automática em relação ao circuito se torna a principal contribuição desta abordagem. Enquanto o controlador PI necessitaria de uma nova sintonia dos parâmetros de controle, a rede neural foi capaz de se ajustar em tempo de execução. Outro ponto de destaque foi a integração da plataforma Web de monitoramento. A plataforma permitiu o acompanhamento em tempo real, proporcionando maior confiabilidade e transparência ao processo de validação, além do acompanhamento remoto da aplicação. Portanto, pode-se concluir que o uso de redes neurais em controladores para conversores DC-DC representa uma alternativa sólida em relação às técnicas clássicas. Como colaborações futuras, sugere-se a exploração de arquiteturas neurais mais complexas, estratégias de aprendizado híbrido e ainda estratégias com apenas aprendizado prévio.
