I nd o ne s ia n J o urna l o f   E lect rica l En g ineering   a nd   Co m p u t er   Science   Vo l.   11 ,   No .   1 J u ly   201 8 ,   p p .   1 05 ~ 1 1 2   I SS N:  2502 - 4752 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ee cs . v 11 .i 1 . p p 1 05 - 1 1 2           105       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s co r e. co m/jo u r n a ls /in d ex . p h p / ijeec s   Enha nce Cas ca d e d H - Bridg e Mul ti lev el Inv erte r   w it h Art i ficial  Intellig ence  Cont ro l       S.   Y.   Si m 1 C.   K .   Chia 2 ,   W.   M .   Ut o m o 3 ,   H.   H .   G o h 4 Y.   M.   Y.   B us w ig 5 ,   A.   J.   M.   S.  L im 6   S.   L .   K ek 7 A.   A.   B o ha ri 8 ,   C.   L .   Cha m 9   1 , De p a rtm e n o f   El e c tri c a En g in e e rin g   T e c h n o l o g y ,   F a c u lt y   o f   En g in e e rin g   T e c h n o lo g y ,   4, De p a rtm e n o f   El e c tri c a En g in e e rin g ,   F a c u lt y   o f   El e c tri c a a n d   El e c tro n ic E n g in e e rin g ,   De p a rtm e n o f   In f ra stru c tu re   a n d   G e o m e ti c   En g in e e rin g ,   F a c u lt y   o f   Civ il   a n d   E n v iro n m e n tal  En g in e e rin g ,     De p a rtm e n o f   M a th e m a ti c s a n d   sta ti stic ,   F a c u lt y   o f   S c in c e   a n d   T e c h n o l o g y ,     Un iv e rsiti   T u n   Hu ss e in   On n   M a l a y sia ,   8 6 4 0 0   P a rit   Ra ja,  Ba tu   P a h a t,   Jo h o r,   M a lay sia   De p a rtm e n o f   Co m p u ter S y ste m s,  F a c u lt y   o f   Co m p u ter sc ien c e ,   Un iv e rsity   o f   Na ro ta m a   S u ra b a y a   In d o n e sia ,     S u ra b a y a ,   In d o n e sia   De p a rm e n o f   El e c tri c a a n d   El e c tro n ic E n g in e e rin g ,   F a c u lt y   o f   En g in e e rin g ,   Un iv e rsiti   M a lay sia   S a ra w a k ,     9 4 3 0 0 ,   Ko ta  S a m a ra h a n   F a c u lt y   o f   En g in e e rin g ,   M u l ti m e d ia Un iv e rsity ,   P e rsia ra n   M u lt ime d ia,  6 3 1 0 0 ,   Cy b e rja y a ,   S e lan g o r       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J a n   2 9 ,   2 0 1 8   R ev i s ed   Mar   2 4 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   A p r   11 ,   2 0 1 8       T h is  p a p e p ro p o se d   a   7 - lev e Ca sc a d e d   H - Brid g e   M u lt il e v e In v e rter   (CHBMI)  w it h   tw o   d if fe n re n c o n tro ll e r,   ie,  P ID  a n d   A rti f icia Ne u ra Ne tw o rk   ( A NN c o n tro ll e t o   im p ro v e   th e   o u tp u v o l tag e   p e rf o rm a n c e   a n d   a c h iev e   a   lo w e T o tal  Ha r m o n ic  Disto rti o n   (T HD ) .   A   P W M   g e n e ra to is   c o n n e c ted   to   th e   7 - lev e CHBMI   to   p r o v id e   sw it c h in g   o f   th e   M O S F ET .   T h e   re fe re n c e   si g n a w a v e f o r m   f o th e   P W M   g e n e ra to is  se to   b e   sin u so id a t o   o b tai n   a n   id e a A o u tp u t   v o lt a g e   w a v e f o r m   f ro m   th e   CHBMI.   By   tu n i n g   th e   P ID  c o n tro ll e a w e ll   a th e   se l f - lea rn in g   a b il it ies   o f   th e   A NN   c o n tro ll e r,   sw it c h in g   sig n a ls  to w a rd th e   CHBMI  c a n   b e   im p ro v e d .     S im u la ti o n   re su l ts  f ro m   th e   g e n e ra CHBMI  to g e th e w it h   th e   p ro p o se d   P ID  a n d   A NN   c o n tro ll e b a se d   7 - lev e CHBMI  m o d e ls  w il b e   c o m p a re d   a n d   d i sc u ss e d   to   v e ri fy th e   p ro p o se d   A NN   c o n tro ll e b a se d   7 - lev e CHBMI  a c h iev e d   a   lo w e o u t p u t   v o lt a g e   T HD   v a lu e   w it h   a   b e tt e sin u s o id a l   o u tp u p e rf o rm a n c e .   K ey w o r d s :   A r ti f icial  n e u r al  n et w o r k   ( A NN)   H - B r id g e   M u ltil e v el  i n v er ter   T o tal  h ar m o n ic  d i s to r tio n   ( T HD)   Co p y rig h ©   2 0 1 8   In stit u te o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e   Al rig h ts re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   S.   Y.   Si m   Dep ar t m en t o f   E lectr ical  E n g i n ee r in g   T ec h n o lo g y ,   Facu lt y   o f   E n g i n ee r in g   T ec h n o lo g y ,   Un i v er s iti T u n   H u s s ei n   On n   Ma la y s ia,     8 6 4 0 0   P a r it R aj a,   B atu   P ah at,   J o h o r ,   Ma lay s ia .   E m ail:  s y s i m @ u t h m . ed u . m y       1.   I NT RO D UCT I O N   I n v er ter s   ar t h p o w er   elec tr o n ic  cir cu it,  w h ic h   co n v er ts   t h DC   v o lta g i n to   AC   v o lta g e.   I ca n   also   s a y   th a is   tr an s f er s   o r   co n v er t s   p o w er   f r o m   DC   s o u r c to   an   AC   lo ad .   I n v er ter s   u s u all y   g i v es  o u tp u i n   th f o r m   o f   s q u ar w a v e,   q u a s i - s q u ar w a v o r   lo w   d is to r t ed   s in w a v e.   Ho w ev er ,   t h i n v er ter   i s   g e n er all y   n o t id ea l b ec au s th e   id ea l o u t p u t v o lta g w a v e f o r m   o f   an   in v er ter   s h o u ld   b s i n u s o id al  w a v e f o r m .   W ith   th e   h elp   o f   d r iv es  o f   t h s w itc h es  in   co n tr o cir cu it  o r   s m o o th i n g   cir cu it,  t h o u tp u v o ltag ca n   b co n tr o lled   [ 1 ] .   I n v er ter s   ar e   w id el y   u s ed   i n   m an y   tech n o lo g ie s   s u c h   a s   m u ltip le  r e n e w ab le  e n er g y   ap p l icatio n s .   T h er ar m an y   k i n d s   o f   i n v er ter   d esig n s   a n d   th m o s co m m o n   a n d   w ell - k n o w n   to p o lo g y   u s ed   n o w ad a y s   i s   t h H - b r id g to p o lo g y   [ 2 ] .   C ascad ed   H - b r id g M u lt ilev e I n v er ter   ( C HB MI )   is   o n o f   th b as ic  an d   w el l - k n o w n   to p o lo g y   a m o n g   o t h er s   m u ltil e v el   in v er ter   an d   w a s   f ir s t   p r o p o s ed   in   1 9 7 5   [ 3 ] .   I t s y n t h esize s   a   d esire d   AC   v o lta g f r o m   s ev er al  le v el s   o f   D C   v o ltag e s .   I n   t h p ast   s e v er al  y ea r s ,   t h is   t y p o f   in v er ter   h as  b ee n   t h s u b j ec o f   r esear ch ,   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l 11 ,   No .   1 J u ly   201 8   :   1 0 5     1 12   106   w h er th e   DC   lev el s   w er id e n tical  b y   u s i n g   ei th er   b atter ies ,   s o lar   ce ll,  etc.   [ 4 ]   I ca n   s u p p o r b o th   s in g le  an d   th r ee   p h ase  co n v er s io n s   a n d   it  co n tain   th H - b r id g ce lls .   T h C HB MI   w a s   f ir s p r o p o s ed   in   1 9 7 5   an d   it  u s es   m u ltip le  u n it s   o f   H - b r id g p o w er   ce lls   a n d   co n n ec ted   in   s er ies  ch ai n   to   p r o d u ce   h ig h   AC   v o lta g es  f r o m   s ep ar ate  DC   s o u r ce s .   T h s er ies  H - b r id g w as  t h f ir s to p o lo g y   i n tr o d u ce d   an d   m o r c o n f i g u r atio n s   h a v e   b ee n   d ev elo p ed   f o r   th is   to p o l o g y   an d   th D C   s o u r ce s   ca n   b an y   n a tu r al  r eso u r ce   s u c h   as  s u n li g h t,  w in d   en er g y   o r   o th er   en er g ie s .   T h ter m   B r id g is   d er iv ed   f r o m   t h t y p ical  g r ap h ical  r ep r esen tatio n   o f   th cir c u it  w h ic h   b u ilt   w it h   f o u r   s w i tch e s   a n d   f o u r   d i o d es  w h ic h   m o r id ea to   s i n u s o id al  o u tp u w a v e f o r m .   Al s o ,   it  d o es  n o n ee d   an y   ca p ac ito r s   o r   d io d es  f o r   cla m p in g .   D if f er en co m b i n at io n   o f   th e   s w itc h   p o s i tio n   w i ll  d eter m i n t h r ee   d if f er e n v o ltag e s p o s iti v v o ltag e,   n eg ati v D C   a n d   ze r o .   T h o u tp u o f   ea c h   H - b r id g c ells   w ill   f o r m   th r ee   d is cr ete  lev el s   a n d   b y   co n n ec ted   s ev er al  H - b r id g e   in v er ter s   in   s er ies   s ta ir ca s w a v e f o r m   w h ic h   i s   n ea r l y   s in u s o id al  i s   p r o v id ed   ev en   w it h o u t h u s o f   f ilter   [ 5 ] .   T h o u tp u v o lta g g en er ated   b y   th i s   m u l tile v el   in v er ter   i s   t h s u m   o f   all  t h v o ltag es  g e n er ated   b y   ea ch   ce ll .   B y   u s in g   t h f o r m u la  2 k +1 ,   w h er k = n u m b er   o f   ce ll,  w ca n   o b tain   th to tal  o u tp u v o ltag g e n er ated . T h o u tp u AC   w a v ef o r m   i s   m o r s in u s o id al  in   n atu r e   ev en   if   n o   f il ter   is   ap p lied .     D u to   t h eir   ad v a n ta g es,  t h e y   ar o f ten   u s ed   n o w - a - d a y s .   P u ls W id th   Mo d u latio n   ( P W M)   co n tr o tech n iq u es  ar e   m o s co m m o n l y   u s ed   to   co n tr o th o u tp u v o lta g o f   in v er ter s .   W h en ev er   t h o u tp u v o ltag e   w av e f o r m   is   n o s in u s o id al,   it  m ea n s   th at   th in v er ter   co n tai n s   h ar m o n ics .   T h ese  h ar m o n ic s   ca n   b r ed u ce d   b y   u s i n g   p r o p er   co n tr o l sch e m e s   [ 2 ] , [6 ] - [ 7 ] .   P I is   co n tr o l - lo o p   f ee d b ac k   m ec h a n i s m   a n d   f r eq u en tl y   u s ed   i n   i n d u s tr ial  co n tr o s y s t e m s .   T h is   co n tr o ller   r eq u ir ed   p r ec is m ath e m atica m o d el  o f   t h s y s t e m ,   w h ic h   is   d i f f ic u lt  to   ca lc u late  an d   o b tain .   co n v e n tio n al  C HB MI   is   co n tr o lled   b y   u s in g   f r eq u e n c y   r es p o n s b ased   lin ea r   co n tr o ller ,   P I co n tr o ller   h as  w ea k n ess   i n   p er f o r m in g   m u lt ip le  co n tr o a n d   h a s   lo w   d y n a m ic  r e s p o n s e.   T o   o v er co m th s h o r ta g o f   t h e   P I co n tr o ller ,   th is   r esear ch   p r esen ts   a n   A NN  co n tr o ller   w h ich   w o r k   s a m as  t h P I co n tr o ller ,   b u it  s o lv es   p r o b lem s   w i th   i ts   s e lf - lear n in g   ca p ab ilit ies.  T h ad v a n tag e s   o f   t h A NN  co n tr o ller   o v er   th e   P I co n tr o ller   ar e;  it  d o es  n o n ee d   p r ec is m at h e m a tical  m o d el  a n d   it  is   m o r r o b u s t   t h an   t h P I c o n tr o ller .   T h u s ,   t h e   w ea k n ess   o f   th P I co n tr o ller   ca n   b s o lv ed   b y   t h p r o p o s ed   A I   b ased   co n tr o ller   [ 8 ] - [ 9] .   T h s tu d y   i s   d esi g n   to   s i m u l ate  th e   7 - le v el   C HB MI   u s i n g   M A T L A B   Si m u li n k   an d   to   d ev elo p   p r o p o s ed   A NN   co n tr o l ler   al g o r ith m   f o r   t h 7 - lev el   C H B MI   to   ac h iev e   lo w er   o u tp u v o lta g T HD  a n d   i m p r o v th o u tp u v o lta g e   p er f o r m a n ce .   T h o u tp u f i n d in g   h a s   b ee n   i n v e s ti g at e   an d   v er i f ied   th e   p er f o r m a n ce   o f   th e   p r o p o s ed   A N C HB MI   b y   s i m u latio n   test i n g .   T h p er f o r m a n ce   o f   b o th   P I an d   A NN   co n tr o ller s   ar co m p ar ed   an d   an al y ze d   b ased   o n   th e   o u tp u v o ltag e   p er f o r m a n ce   a n d   T HD  v alu e.   R es u lt s   v er if ied   t h ef f ec ti v e n es s   o f   t h p r o p o s ed   A NN  co n tr o ller   th u s   t h p r o p o s ed   id ea .       2.   7 -   L E VE L   CH B M I   WI T H   P RO P O SE ANN  CO N T RO L L E R   T h d if f er en t y p o f   7 - le v el   C HB MI   m o d els  p r o p o s ed   i n   th i s   r esear ch   i s   d ev elo p ed   b y   u s i n g   MA T L A B   p r o g r a m m i n g   to o l.   T h P W g en er ato r   m o d el  i s   b u il to   ac h ie v b etter   s w i tch i n g   to w ar d s   t h C HB MI   an d   ca u s es  b etter   o u tp u q u al it y   a n d   w a v e f o r m   t o   b f o r m e d .   T h b lo ck   d iag r a m   o f   th o p en - lo o p   g en er al  7 - lev el  C HB MI   is   s h o w n   i n   Fi g u r 1 .           Fig u r 1.   Gen er al  7 - le v el  C H B MI   B lo ck   Diag r a m       T h b lo ck   d iag r am   o f   co m p lete  clo s ed - lo o p   7 - lev el  C H B MI   w ith   t h p r o p o s ed   co n tr o ller   eith er   P I o r   A NN  is   s h o w n   i n   Fig u r 2 .   T h o u tp u s i g n al  o f   P I D /ANN  co n tr o ller   p r o v id th m o d u lati n g   s i g n al s   to   th P W g en er ato r   an d   th u s   b etter   o u tp u t i s   th e n   p r o d u ce d .   I n   ad d itio n ,   th o u tp u t o f   th 7 - le v el  C HB MI   is   g i v e n   to   lo ad   th r o u g h   R L C   f il ter   to   o b tain   s in u s o id al  o u tp u w a v ef o r m .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       E n h a n ce   C a s ca d ed   H - B r id g Mu ltil ev el  I n ve r ter  w ith   A r tifi cia l I n tellig en ce   C o n tr o l ( S .   Y.   S im)   107       Fig u r 2.   7 - lev el  C HB MI   w i th   P I D/A NN  C o n tr o ller   B lo ck   Diag r a m       2 . 1 .   Str uct ure  o f   ANN  Co ntr o ller   T h in p u t   an d   o u tp u t   o f   t h A N co n tr o ller   i n   t h s y s te m   is   d esi g n   to   h a v s a m e   n u m b er   o f   i n p u t   an d   o u tp u n e u r o n   at  ea c h   la y er .   T o   d esig n   t h A NN  co n tr o ller ,   th n u m b er s   o f   i n p u a n d   o u tp u n e u r o n   at   ea ch   la y er   m u s eq u al  to   t h e   n u m b er   o f   i n p u t   an d   o u tp u t   s i g n al s   o f   t h s y s te m   r esp ec tiv el y .   T o   ac h iv e   a   h ar m o n ic  m i n i m izatio n   o f   7 - l ev el  C HB MI ,   m u l tila y er   p er ce p tr o n s   n eu r al  n et w o r k   co n t r o is   d ev elo p ed   t o   d ea w ith   t h co m p lex i t y   o f   t h s y s te m   a n d   t h ANN  tr ain i n g   ac cu r ac y .     B ased   o n   t h t y p o f   t h tas k   to   b e   p er f o r m ed ,   t h s tr u c tu r o f   t h e   p r o p o s ed   7 - lev el  C HB MI   is   a s   s h o w n   i n   Fi g u r 3   [ 1 0 ] .           Fig u r 3 .   A NN  C o n tr o ller   B lo ck   Diag r a m       A   1 - 3 - 1   A NN  co n tr o ller   n e t w o r k   s tr u ct u r is   d e f in ed   b as ed   o n   th n u m b er   o f   n e u r o n   i n   th i n p u la y er ,   h id d en   la y er   an d   o u tp u t   la y er   r esp ec tiv el y .   T h f ir s n eu r o n   o f   t h o u tp u la y er   i s   u s ed   as  in p u to   f ee d   th P W g en er ato r   to   g en er ate  s w itch in g   s i g n al  f o r   th p r o p o s ed   C HB MI .   T h co n n ec tio n s   w ei g h t   p ar am eter   b et w ee n   j th   an d   it h   n eu r o n   at  m th   la y er   is   g i v e n   b y   wm ij ,   w h ile  b ias  p ar a m ete r   o f   th is   la y er   at  it h   n eu r o n   i s   g iv e n   b y   b m i.  T r an s f er   f u n c tio n   o f   t h n e t w o r k   at  i th   n e u r o n   i n   m th   la y er   is   d ef i n ed   b y :     1 1 1 m S j m i m j m ij m i b a w n     T h o u tp u t f u n ct io n   o f   n eu r o n   at  m th   la y er   is   g i v en   b y :     ) ( m i m m i n f a     w h er f   i s   ac tiv at io n   f u n ctio n   o f   th n e u r o n .   I n   t h is   d es ig n   t h ac tiv a tio n   f u n ctio n   o f   th o u tp u la y er   is   u n it y   an d   f o r   th h id d en   la y er   is   ta n g e n h y p er b o lic  f u n ct io n   g iv en   b y :   1 1 2 ) ( 2 m i n m i m e n f   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l 11 ,   No .   1 J u ly   201 8   :   1 0 5     1 12   108   3.   RE SU L T A ND  AN AL Y SI S   T h g en er al  7 - lev e C HB MI   m o d el  is   s h o w n   i n   F ig u r 4 .   I n   th e   7 - le v el  C HB MI   m o d el ,   th er ar f o u r   MO S FET s   an d   s ep ar ate  DC   s o u r ce s   th at  d esi g n ed   in   t h H - b r id g ce ll.  D u to   th o p en   lo o p   in   g en er al   7 - lev el  C HB MI ,   r ef er en ce   s ig n a is   f ee d   d ir ec tl y   to   th P W g en er ato r   to   g en er ate  th e   s w i tch i n g   s i g n a to   f ee d   th MO SF E T .           Fig u r 4.   Gen er al  7 - le v el  C H B MI   M o d el       T h o v er all  o u tp u v o ltag w a v e f o r m   o b tain ed   is   s h o wn   in   Fi g u r 5 .   T h FF T   an al y s i s   f r o m   p o w er g u b lo ck   an al y ze d   th T HD  at  th 2 3 r d   cy cle  w ith   1 5 0 0   Hz  as  th m a x i m u m   f r eq u e n c y .   FF T   p ar am eter s   r e m ai n s   t h s a m f o r   all  th a n al y s i s .   I is   o b s er v ed   th at  t h o u tp u v o ltag T HD  v al u is   1 3 . 8 7 %   f o r   th g e n er al  7 - le v el  C HB MI   w h ich   s h o w n   in   Fig u r 6 .           Fig u r 5.   Ou tp u t V o lta g W av ef o r m   f r o m   Ge n er al  7 - lev e l C HB MI   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       E n h a n ce   C a s ca d ed   H - B r id g Mu ltil ev el  I n ve r ter  w ith   A r tifi cia l I n tellig en ce   C o n tr o l ( S .   Y.   S im)   109       Fig u r 6.   Ou tp u t V o lta g T HD  f r o m   Ge n er al  7 - le v el  C HB MI       P I co n tr o ller   is   ad d ed   to   th g en er al  7 - lev e C HB MI   to   f o r m   clo s ed - lo o p   s y s te m   w h ic h   i s   s h o w n   i n   Fi g u r 7 T h e   o u tp u v o ltag w av e f o r m   is   s h o wn   i n   Fi g u r 8 On ca n   o b s er v ed   th at   th e   o u tp u t   v o ltag T HD  v al u is   r ed u ce d   to   6 . 9 1 % f o r   th e   P I D   b ased   7 - lev el   C HB MI   as   s h o w n   in   F ig u r 9 .           Fig u r 7.   7 - lev el  C HB MI   Mo d el  w it h   P I C o n tr o ller           Fig u r 8.   Ou tp u t V o lta g W av ef o r m   f r o m   7 - le v el  C HB MI   w ith   P I C o n tr o ller   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l 11 ,   No .   1 J u ly   201 8   :   1 0 5     1 12   110       Fig u r 9.   Ou tp u t V o lta g T HD  f r o m   7 - le v el  C HB MI   w i th   P I C o n tr o ller       T h p r o p o s ed   A NN  b ased   7 - l ev el  C HB MI   w ith   A NN  C o n t r o ller   an d   R L C   Fil ter   i s   s h o wn   i n   Fi g u r 10 .   A   R L C   f ilter   w as a d d ed   to   th A N b ased   7 - le v el  C HB MI   w h er th e   p ar a m eter   u s ed   i s   s h o w n   i n   T ab le  1 .   T h e   s in u s o id al  o u tp u w av e f o r m   i s   t h en   o b tain ed   as  s h o w n   i n   Fi g u r 1 1 .   I can   o b s er v ed   th at  t h o u tp u t   v o ltag T HD  v al u is   2 . 2 8 % f o r   th A NN  b ased   7 - le v el  C H B MI   w ith   R L C   f ilter   as   s h o w n   in   Fi g u r 1 2 .           Fig u r 10.   7 - lev el  C HB MI   M o d el  w ith   ANN  C o n tr o ller   an d   R L C   Fil ter       T ab le  1 .   P ar am eter   in   R L C   f ilt er .   P a r a me t e r s   V a l u e s   L o a d   i n d u c t o r   1 5 mH   L o a d   c a p a c i t o r   2 0 µ F   L o a d   r e si st o r   1 0 0     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       E n h a n ce   C a s ca d ed   H - B r id g Mu ltil ev el  I n ve r ter  w ith   A r tifi cia l I n tellig en ce   C o n tr o l ( S .   Y.   S im)   111       Fig u r 1 1.   Ou tp u t V o lta g W av ef o r m   f r o m   7 - le v el  C HB MI   w it h   A N C o n tr o ller   an d   R L C   Fil ter           Fig u r 1 2.   Ou tp u t V o lta g T HD  f r o m   7 - le v el  C HB MI   w i th   A N C o n tr o ller   an d   R L C   Fi lt er       R es u lts   o f   th T HD  v alu e   f o r   g en er al   C HB MI ,   P I b ased   C HB MI   an d   p r o p o s ed   ANN  b ased   C HB MI   h as  b ee n   co m p ar ed   an d   s u m m ar ized   in   T ab le  2 .   T h f in d in g s   clea r l y   s h o w   t h at   th T HD  v alu i s   r ed u ce d   af ter   th i m p le m e n tat io n   o f   t h P I co n tr o ller   f r o m   1 3 . 8 7 to   6 . 9 1 %.   T h A NN  b ased   C HB MI   w it h   R L C   f ilter   s h o w s   a   s ig n i f ica n lo w   T HD  v alu e   o f   2 . 2 8 wh ich   is   less   th a n   5 th at   ad o p ted   b y   I E E E   5 1 9 - 1 9 9 2   s tan d ar d   u n d er   v o ltag d is to r t io n   li m its   [ 1 1 ] .   I n   ad d itio n al,   it  is   o b s er v ed   th at  b etter   s in u s o id al  o v er all  o u tp u v o lta g w a v e f o r m   i s   o b tain ed   as   th e   T HD  v al u d ec r ea s es.  He n ce ,   f r o m   al t h o b s er v ed   r esu lts ,   th e   o u tp u v o lta g T HD  v al u ar r ed u ce d   an d   m o s s i n u s o id al  w av e f o r m   i s   o b tain ed   b y   u s i n g   th p r o p o s ed   A N co n tr o ller .       T ab le  2   .   Sim u latio n   Su m m ar y .   Ty p e   o f   C H B M I   T H D   %   G e n e r a l   C H B M I   1 3 . 8 7   C H B M I   +   P I D   C o n t r o l l e r   6 . 9 1   C H B M I   +   A I   C o n t r o l l e r   +   R L C   F i l t e r   2 . 2 8       4.   CO NCLU SI O N     I n   t h is   r esear ch ,   th e   p er f o r m a n ce   o f   t h p r o p o s ed   A N co n tr o ller   an d   P I co n tr o ller   b ased   7 - le v el   C HB MI   h as  b ee n   s t u d ied .   B ased   o n   th s el f - lear n i n g   ab ilit y   o f   t h A N co n tr o ller   it  o v er co m t h s h o r ta g e   o f   P I co n tr o ller   w h ic h   h as   w ea k n es s   in   lo w   d y n a m i r e s p o n s e.       T h s i m u latio n s   te s t   f o r   g e n er al  7 - le v el   C HB MI   to g eth er   w i th   t h p r o p o s ed   PID   an d   A NN  co n tr o ller   b ased   7 - lev el  C HB MI   h a v b ee n   ca r r ied   o u t a n d   th s i m u latio n   r es u lts   ar co m p ar ed   an d   an al y ze d .   Fro m   t h o b tain ed   s i m u latio n   r esu lt s ,   it  is   f o u n d   th at  t h p r o p o s ed   A NN  co n tr o ller   p er f o r m s   b etter   th a n   P I co n tr o ller .   T h A NN  co n tr o ller   p r o v id es  o u tp u v o lta g e   w it h   r elati v el y   b etter   s in u s o id al  w av e f o r m   an d   lo w er   T HD  v alu e.   T h o u tp u v o lta g T HD  f r o m   b o th   co n tr o ller   w ith   7 - le v el  C HB MI   an d   R L C   f ilter   s atis f ie s   t h I E E E - 5 1 9   co n s tr ai n t s .   T h ANN  co n tr o ller   is   m o r r esp o n s iv t h an   P I co n tr o ller   in   f ee d b ac k   an d   m o d u late  er r o r s   b ec au s it  lear n s   f r o m   e x p er ien ce   as  it   is   tr ain ed   th r o u g h   d ata  s et  in   s u p er v is ed   lear n i n g   b ased   o n   b ac k - p r o p ag atio n   m o d el  o f   n eu r al  n et w o r k s   w h ic h   also   m a k it  m o r s u itab le  f o r   in d u s tr ial  co n tr o ap p licatio n s   t h at  f ac in g   u n k n o w n   d is t u r b an ce   an d   h av i n g   u n ce r tai n tie s   f r o m   th e n v ir o n m en t.  L astl y ,   t h o b j ec tiv es  o f   th i s   r esear c h   h ad   ac h ie v ed   b a s ed   o n   t h r es u lt s .   T h p er f o r m a n ce   a n d   e f f ec ti v en es s   o f   t h p r o p o s ed   7 - lev el   C HB MI   s y s te m   i s   v er if ied   a s   it   h ad   p r o d u ce   a   lo w er   o u tp u t v o lta g T HD  an d   b etter   s in u s o id al  o u tp u w a v e f o r m .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l 11 ,   No .   1 J u ly   201 8   :   1 0 5     1 12   112   A CK NO WL E D G E M E NT   T h au th o r s   w o u ld   lik to   a ck n o w led g Un i v er s i ti  T u n   Hu s s ei n   On n   Ma la y s ia  ( UT HM )   f o r   th f i n an cia l su p p o r t f o r   th i s   s t u d y   u n d er   th r esear c h   g r a n T I E R   1   VOT .   U9 1 3 .       RE F E R E NC E S   [1 ]   J Do u c e t,   e a l .,   DC/A P u re   S i n e   W a v e   In v e rt e r ,”   Ba c h e lo T h e sis.  W o rc e ste P o ly tec h n ic In stit u te ,   2 0 0 7 .     [2 ]   E.   Ba b a e i,   e a l. No v e S tru c tu re   f o M u lt il e v e Co n v e rters ,”   I n ter n a ti o n a Co n fer e n c e   o n   El e c trica M a c h in e s   a n d   S y ste ms ,   v o l/ issu e :   2 (9 0 ) ,   p p .   1 2 7 8 - 1 2 8 3 2 0 0 5 .   [3 ]   G .   V a rg h e se ,   e a l. ,   Co m p a riso n   b e tw e e n   Co n v e n ti o n a a n d   M o d i f ied   Ca sc a d e d   H - b rid g e   M u lt i lev e In v e rter - F e d   Driv e ,”   In ter n a ti o n a J o u rn a o I n n o v a ti v e   Res e a rc h   i n   El e c trica l,   El e c tro n ics ,   I n stru me n t a ti o n   a n d   Co n tro l   En g i n e e rin g ,   v o l/ issu e :   3 (9 ) ,   p p .   46 - 50 2 0 1 5 .   [4 ]   A .   P a ti l,   e a l . ,   Co n tro T e c h n i q u e   f o M u lt il e v e H - Brid g e   In v e rters ,”   Ba c h e lo T h e sis.  V isv e s v a ra y a   Na ti o n a In stit u te  o f   T e c h n o lo g y ,   2 0 1 5 .   [5 ]   Ka rth ik e y a n   R. ,   G e n e r a li z e d   S p a c e   V e c to M o d u lati o n   S c h e m e f o Ca sc a d e d   M u lt il e v e In v e rter  t o   Re d u c e   Ha r m o n ic Disto rti o n .   P h . D.  T h e sis.  A n n a   Un iv e rsit y ,   2 0 1 2 .     [6 ]   Ba la m u ru g a n   C R . e a l. ,   A   R e v ie w   o n   M o d u lati o n   S tr a teg ies   o f   M u lt L e v e In v e rt e r ,”   In d o n e sia n   J o u r n a o f   El e c trica En g in e e rin g   a n d   Co m p u ter   S c ien c e   ( IJ EE CS ) ,   v o l/ issu e 3 (3 ) ,   p p .   6 8 1 - 7 0 5 2 0 1 6 .   [7 ]   O m a R . e a l. ,   Co m p a ra ti v e   S tu d y   o f   a   T h re e   P h a se   Ca sc a d e d   H - Brid g e   M u lt il e v e In v e rter  f o Ha r m o n ic  Re d u c ti o n ,”   In d o n e sia n   J o u r n a o El e c trica E n g in e e rin g   a n d   C o mp u ter   S c ien c e   ( IJ EE CS ) ,   v o l/ i ss u e 1 4 ( 3 ) ,   p p .   481 - 92 2 0 1 5 .   [8 ]   S .   S a a d   a n d   L .   Zello u m a ,   F u z z y   L o g i c   Co n tro ll e f o T h re e - lev e S h u n A c ti v e   F il ter  Co m p e n sa ti n g   Ha r m o n ics   a n d   Re a c ti v e   P o w e r ,”   El e c tric P o we r S y ste ms   Res e a rc h ,   v o l/ issu e :   7 9 ( 1 0 ) ,   p p .   1 3 3 7 - 1 3 4 1 2 0 0 9 .   [9 ]   Ku m a r   M S .   a n d   Ka n n a n   R. ,   Util izin g   th e   Op ti m iza ti o n   A lg o rit h m   in   Ca s c a d e d   H - Brid g e   M u lt il e v e In v e rter ,”   In d o n e sia n   J o u rn a o El e c trica En g i n e e rin g   a n d   C o mp u ter   S c ien c e ,   v o l/ issu e 1 3 (3 ) ,   p p .   4 5 8 - 66 2 0 1 5 .   [1 0 ]   Uto m o   W M . et   a l. ,   A I m p ro v e d   D T o f   a n   in d u c ti o n   m o to d riv e   w it h   n e u ra n e tw o rk   c o n tro l ler ,”   In ter n a t io n a J o u rn a o M e c h a n i c a &   M e c h a tro n ics   En g in e e rin g ,   v o l/ issu e 1 4 (2 ) ,   p p .   54 - 9 2 0 1 4 .   [1 1 ]   T .   M .   Blo o m in g   a n d   D .   J.  Ca rn o v a le ,   A p p li c a ti o n   o f   IEE S td   5 1 9 - 1 9 9 2   Ha r m o n ic L i m it s ,”   IEE Pu lp   a n d   P a p e r   In d u stry   Co n fer e n c e ,   2 0 0 6 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.