Uma topologia Hammerstein-IIR baseada no modelo de histerese LLP para modelagem dinâmica de laços magnéticos
Os ferrites são amplamente empregados em aplicações de eletrônica de potência em alta frequência, em razão de sua baixa coercividade, elevada resistividade elétrica e reduzidas perdas por histerese. Neste trabalho, apresenta-se um procedimento de estimação paramétrica para a modelagem do comportamento dinâmico da histerese magnética com vistas à estimativa de perdas no núcleo, com base no modelo Limiting Loop Proximity (LLP) inserido em uma estrutura do tipo Hammerstein. Tal formulação permite separar os componentes estáticos e não lineares da histerese dos fenômenos dinâmicos dependentes da frequência, representados por um filtro IIR. A validação numérica do método é conduzida em ambiente computacional controlado, sobre dados sintéticos gerados a partir de parâmetros gt (ground truth) adotados em valores adimensionais (normalizados), de modo a possibilitar a comparação direta entre parâmetros estimados (ep) e parâmetros gt; a aplicação a dados experimentais com escala física correta para ferrites é tratada como trabalho futuro. A estimação dos parâmetros é conduzida pelo algoritmo Grey Wolf Optimizer (GWO) sobre uma função de aptidão que associa, ao termo clássico de fidelidade aos dados, regularização de Tikhonov, penalidade de viabilidade física e penalidade espectral de estabilidade do bloco IIR. Os resultados de uma análise estatística do tipo Monte Carlo, com 30 execuções independentes em quatro configurações da função de aptidão, evidenciam redução de aproximadamente uma ordem de grandeza no coeficiente de variação das estimativas paramétricas em relação à minimização do erro quadrático isolado. Dessa forma, o procedimento mostrou-se capaz de mitigar, em ambiente controlado, a multiplicidade de soluções típica do problema de estimação dos parâmetros de modelos Hammerstein não lineares com bloco dinâmico recursivo.