Un modelo de histéresis para transformadores usando redes neuronales.

Abstract

El comportamiento de los materiales ferromagnéticos es bastante complejo. Desde principios de siglo se han propuesto modelos matemáticos para describir este fenómeno, entre ellos el que más trascendencia ha tenido es el conocido como modelo de Preisach, presentado en 1935 por el físico del que toma su nombre. Uno de los puntos débiles de este modelo es que no resulta práctico para simularlo, sin embargo, ya se han presentado varias propuestas para hacerlo más comprensible y fácil de incluir en los actuales programas de simulación que requieren de las características magnéticas del material.

Inspirada en la representación geométrica del modelo de Preisach, se propone una red neuronal con realimentación intermedia para la implementación de un modelo de histéresis sencillo y de fácil aplicación.

En este artículo se presenta una arquitectura de red neuronal, donde una de sus partes requiere de un entrenamiento previo y en la otra es posible predefinir los pesos o también obtenerlos mediante el entrenamiento de la misma, previo conocimiento de un ciclo de magnetización completo del material.