Page 266 - Un Enfoque Multidisciplinario en Ciencia y Sociedad
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Los resultados obtenidos con el cálculo del ECM y con la utilización del comando immse se
           muestran en la siguiente figura


                          Figura 30. ECM obtenido para el voltaje en el capacitor, con ciclo de trabajo D variable

                                               errorcuadmed=  0.3318
                                               ecm=           0.3318
                                               Nota. Elaboración propia



           Conclusiones


              Los resultados de este estudio permiten establecer que el modelo en espacio de estados
           desarrollado para el convertidor reductor-elevador presenta una representación precisa del

           comportamiento dinámico del sistema físico, evidenciado por un error cuadrático medio inferior

           a 1 en la comparación entre las señales simuladas y las esperadas. Esta correspondencia
           valida la confiabilidad del modelo como plataforma para el diseño de estrategias de control
           aplicables a sistemas de frenado regenerativo.


              Adicionalmente, la simulación computacional demostró ser una herramienta efectiva para

           verificar el funcionamiento del convertidor, permitiendo el análisis de su desempeño sin incurrir
           en costos operacionales ni riesgos de daño al hardware.


              Como trabajo futuro, se propone: (1) derivar un modelo lineal aproximado a partir de la

           representación en espacio de estados, lo que facilitará el diseño de controladores convencionales
           para la regulación del voltaje de salida mediante ajustes del ciclo de trabajo; (2) implementar
           físicamente el arreglo convertidor-generador PWM para validación experimental y recolección

           de datos que permitan aplicar técnicas de modelado inteligente; (3) desarrollar estrategias de

           control robusto basadas en inteligencia computacional y comparar su desempeño con métodos
           de control clásico; y (4) implementar en tiempo real esquemas de control avanzado, tanto
           basados en modelo como en identificación en línea. Estas líneas de investigación contribuirán

           a optimizar la eficiencia energética en sistemas de recuperación de energía.

























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