2021
DOI: 10.18273/revuin.v20n2-2021004
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Formulación de un controlador H ∞ con incertidumbre no estructurada para un convertidor DC - DC elevador (boost)

Abstract: En este trabajo se presenta la formulación de un convertidor DC-DC tipo elevador (boost), a partir de un modelo de espacio de estados y el cálculo de un controlador con incertidumbre no estructurada multiplicativa. Se analizó el rendimiento del convertidor a bajas frecuencias, ajustando el peso de la función de ponderación, con el fin de reducir el ruido a determinadas frecuencias. Los resultados de la simulación del sistema, en lazo abierto y lazo cerrado, muestran que el controlador diseñado permite modifica… Show more

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“…Conociendo el comportamiento dinámico del sistema, se puede implementar un control por realimentación de estados, capaz de ubicar los polos en lazo cerrado en un lugar deseado. De esta forma, al aplicar está técnica de control se obtiene una matriz de ganancias de realimentación de estados F, encargada de ponderar cada una de las variables de estado de la ecuación (12).…”
Section: Control Por Realimentación De Estadosunclassified
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“…Conociendo el comportamiento dinámico del sistema, se puede implementar un control por realimentación de estados, capaz de ubicar los polos en lazo cerrado en un lugar deseado. De esta forma, al aplicar está técnica de control se obtiene una matriz de ganancias de realimentación de estados F, encargada de ponderar cada una de las variables de estado de la ecuación (12).…”
Section: Control Por Realimentación De Estadosunclassified
“…En [9], se utilizan técnicas de control difuso basado en LMI, donde se asegura una ubicación de polos y limita la señal de control y simultáneamente optimizar la tasa de decaimiento para este tipo de sistemas. Por otro lado, en las LMI se han aplicado técnicas de H-infinito (H∞) [10], que permiten garantizar en el sistema controlado un buen nivel de rechazo a perturbaciones [11], [12]. En [13] se implementan técnicas de regulador lineal cuadrático (LQR por sus siglas en inglés), donde se presentan ventajas: amplia estabilidad y robustez, un modelo de optimización obtenido por medio de las LMI y la capacidad de considerar las incertidumbres paramétricas del sistema mediante la construcción de un modelo politópico [14], [15] y [16].…”
Section: Introductionunclassified