I nte rna t io na l J o urna l o f   P o w er   E lect ro nics   a nd   Driv e  Sy s t e m   ( I J P E DS )   Vo l.   9 ,   No .   4 ,  Dec em b er   201 8 ,   p p .   1 6 5 7 ~ 1 6 6 5   I SS N:  2088 - 8 694 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j p ed s . v 9 . i 4 . pp 1 6 5 7 - 1 6 6 5           1657       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 / I JP E DS   Vo ltag e  T ra ck i ng   C o ntrol o f  DC -   D C  B o o st  C o nv erte r  U sing   Fu zz y   N e ura l  N e t w o rk       Wa leed  I s ha q H a m ee d 1 ,  B a ha   A ldeen   S a w a di 2 ,  Ali  M ua y ed  F a dh il 3   1 De p a rtme n t   o f   El e c tri c ,   Oil  T ra in in g   In st it u te,   Ba sra h ,   Ira q   2 De p a rtme n t  o f   Co m m u n ica ti o n   En g in e e rin g ,   Ira q   U n iv e rsity   C o ll e g e ,   Ira q   3 De p a rtme n t  o f   A rc h it e c tu re ,   Un iv e rsit y   o f   Ba sra ,   Ira q       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Mar   1 ,   2 0 1 8   R ev i s ed   A u g   2 3 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   Sep   1 3 ,  2 0 1 8       T h is  p a p e r  d e a ls  w it h   v o lt a g e   tr a c k in g   c o n tro l  o f   DC -   DC  b o o st  c o n v e rter   b a se d   o n   F u z z y   n e u ra l  n e tw o rk .   M a in tain i n g   th e   o u tp u t  v o l tag e   o f   th e   b o o st   c o n v e rter  in   so m e   a p p li c a ti o n s  a re   v e r y   i m p o rtan t,   e sp e c iall y   fo r  su d d e n   c h a n g e   in   th e   lo a d   o r  d istu r b a n c e   in   th e   in p u t  v o lt a g e .   T ra d it io n a l  c o n tro l   m e th o d s  u s u a ll y   h a v e   so m e   d isa d v a n tag e s  in   e li m in a ti n g   th e se   d istu rb a n c e s,   a s  th e   sp e e d   o f   re sp o n se   t o   t h e se   c h a n g e s  is  slo w   a n d   th u s  a ffe c t  th e   re g u larit y   o f   th e   o u tp u t  v o lt a g e   o f   th e   c o n v e rter.  T h e   stra te g y   is   to   se n se   th e   o u t p u t   v o lt a g e   a c ro ss   th e   lo a d   a n d   c o m p a re   it   w it h   th e   re f e re n c e   v o lt a g e   to   e n su re   th a t  it   f o ll o w s  th e   re q u ire d   re f e re n c e   v o lt a g e s.  In   th is  re se a rc h ,   f u z z y   n e u ra l  w a s  in tro d u c e d   t o   a c h iev e   th e   p u r p o se   o f   v o lt a g e   trac k in g   b y   train in g   th e   p a ra m e ter  o f  c o n tro ll e r  b a se d   o n   p re v io u s  d a ta.  T h e se   d a ta  s e ts  a re   th e   se n sin g   in p u t  v o lt a g e   o f   th e   c o n v e rter  a n d   th e   v a lu e   o f   th e   o u tp u t  lo a d   c h a n g e s.  T o   e sta b li sh   th e   p e rf o r m a n c e   o f   p ro p o se d   m e th o d ,   M AT LAB/S IM UL INK   e n v iro n m e n ts  a re   p re se n ted ,   si m u latio n   r e su lt s  sh o w s  th a t  p ro p o se d   m e th o d   w o rk s  m o re   p re c is e l y ,   f a st e r  in   re sp o n se   a n d   e li m in a ti o n   th e   d istu r b a n c e s.   K ey w o r d :   B o o s t c o n v er ter   Fu zz y   n e u r al  co n tr o ller   Ma tlab / s i m u l in k   Co p y rig h t  ©   201 8  In s t it u te o f  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 l  rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   W alee d   I s h aq   Ha m ee d ,    Dep ar te m en t o f   E lectr ical  E n g in ee r in g ,   Oil T r ain in g   I n s tit u te ,   B asra h ,   I r aq .   E m ail:  w alee d _ is h aq 5 @ y a h o o . co m       1.   I NT RO D UCT I O N   No w ad ay s ,   DC   p o w er   s u p p lies   ar e  w id ely   u tili ze d   in   m an y   ar ea s   co m p r o m is in g   o f   s im p le  elec tr o n ic  d ev ices  s u ch   as  n o teb o o k   co m p u ter s ,   till   ev en   m o r e  ad v an ce   ap p licatio n   s u ch   as  elec tr ic  v eh icle  an d   also   th e  ae r o s p ac e  ap p licatio n s   [ 1 ] .   Hen ce ,   th e  DC -   DC   co n v e r ter   is   u s u ally   u s ed   b y   co n v er t  a  DC   v o ltag e  to   a  d if f er en t  DC   v o ltag e  lev el  in   o r d er   to   p r o v id e  th e  DC   v o ltag e  s o u r ce   lev el  r eq u ir em en ts   o f   th e  lo ad   to   th e  DC   p o w er   s u p p ly ,   I n   ad d itio n ,   th e  DC - DC   co n v er ter   is   also   an   im p o r tan t  ap p licatio n   f o r   th e  p o w er   co n d itio n in g   o f   th e  alter n ativ e  elec tr ical  en er g y   s u ch   as  p h o to v o ltaic,   w in d   g en er ato r   an d   f u el  ce ll  s y s tem .   Du e  to   th ese  r ea s o n s ,   th e  DC - DC   co n v er ter   ap p licatio n   w ill  h ea d   to   a  m o r e  p o ten tial m ar k et  in   th e  f u tu r e  [ 2 ] .     Ma in ly ,   th e  DC - DC   co n v er ter   co n s is ts   o f   th e  p o w er   s em ico n d u cto r   d ev ices  w h ich   ar e  o p er ated   as  elec tr o n ic  s w itch es  an d   class if ied   as  s w itch ed - m o d e  DC - DC   co n v er ter s   o r   n o r m ally   r ef er s   as  Sw itch ed   m o d e  p o w er   s u p p ly .  T o   ac h iev e  th e  o u tp u t  v o ltag e   co n s tan t,  f ee d b ac k   co n tr o l  lo o p   is   us ed   to   au to m ati ca lly   ad j u s t  th e  d u ty   cy cle  r eg ar d less   o f   in p u t   v o ltag e  v ar iatio n   an d   lo ad   ch an g e s   [ 3 ] .   Op er atio n   o f   th e  s w itch in g   d ev ices  ca u s es  th e  n atu r ally   n o n lin ea r   ch ar ac ter is tic  o f   th e  B o o s t  co n v er ter s   [ 4 ] .   Du e  to   th ese  u n n ec ess ar y   n o n lin ea r   ch ar ac ter is tics ,   th e  co n v er ter s   r eq u ir e  a  co n tr o ller   w ith   a  h ig h   d eg r ee   o f   d y n am ic  r esp o n s e   [ 5 ] .  P I D  co n tr o ller s   u n d er g o   f r o m   r ep ea ted   tu n in g   o f   th eir   p ar am eter s   f o r   d is tu r b an ce   co n d itio n s   an d   d if f er en t  lo ad s   [ 6 ] .   P I D  co n tr o ller   h av e  s o m e  d is ad v an tag es  s u ch   as  s lo w   r esp o n s e  to   t h e  s u d d en   ch an g e  in   th e  lo ad   o r   d is tu r b an ce   in   th e  in p u t  v o ltag e.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 694     I n t J   P o w   E lec  &   Dr i   S y s t ,   Vo l.  9 ,   No .   4 ,  Dec em b er   2 0 1 8   :    1657   –   1 6 6 5   1658   On e  o f   th e  d esig n   tar g ets  f o r   elec tr o n ic  en g in ee r s   is   to   im p r o v e  th e  ef f icien cy   o f   p o w er   co n v er s io n .   Fo r   P W M  ( p u ls e - w id th   m o d u latio n )   co n v er ter s ,   s w itch in g   lo s s   is   an   im p o r tan t  p er f o r m an ce   m ea s u r e   [ 7 ].   T h e  ar tif icial  in tellig en t  co n tr o l,  s u ch   as  Fu zz y   lo g ic  an d   n eu r al  n etw o r k   ar e  v er y   ca p ab le  f o r   th e  id en tif icatio n ,   ad ap tiv e  an d   co n tr o l  f o r   n o n lin ea r   d y n am ical  s y s tem s   [ 8 ] .   Fu zz y   Neu r al  co n tr o l  is   an   attr ac tiv e  co n tr o l  m eth o d   b ec au s e  its   s tr u c tu r e,   co n s is tin g   o f   f u zz y   s ets  th at  allo w   p ar tial  m em b er s h ip   an d   “ if   -   th en ”  r u les,  r esem b les  th e  w ay   h u m an   in tu itiv ely   ap p r o ac h es  a  co n tr o l  p r o b lem .   T h is   m ak es  it  ea s y   f o r   a  d esig n er   to   in co r p o r ate  h eu r is tic  k n o w led g e  o f   a  s y s tem   in to   th e  co n tr o ller .   Fu zz y   Neu r al  co n tr o l  is   o b v io u s ly   a  g r ea t  v alu e  f o r   p r o b lem s   w h er e  th e  s y s tem   is   d if f icu lt  to   m o d el  d u e  to   co m p lex ity ,   n o n - lin ea r ity ,   an d   im p r ec is io n .   DC - DC   b o o s t  co n v er ter s   f all  in to   th is   ca teg o r y   b ec au s e  th ey   h av e  a  tim e - v ar y in g   s tr u ctu r e  an d   co n tain   elem en t s   th at  ar e  n o n - lin ea r   an d   h av e  p ar asit ic  co m p o n en ts   [ 9 ].   T h e  ar tif icial  in tellig en t  co n tr o l  s u ch   as  Fu zz y   Neu r al  is   f ast  in   elim in atio n   th e  d is tu r b an ce s .   I n   th is   p ap er ,   MA T L A B   Sim u lin k   is   u s ed   as  a  p latf o r m   in   d esig n in g   th e  DC -   DC   b o o s t  co n v er ter   an d   Fu zz y   Neu r al  Netw o r k   ( FNN)   co n tr o ller   in   o r d er   to   s tu d y   th e  d y n am ic  b eh av io r   o f   d c  to   d c  co n v er ter   an d   p er f o r m an ce   o f   p r o p o s ed   co n tr o ller .       2.   DC - DC  B O O ST   CO NVER T E R   T h e  f u n ctio n   o f   b o o s t  co n v er t er   is   to   s er v es  as  s tep   u p   v o lta g e  f r o m   o n e  le v el  to   an o th er   l ev el  [ 1 0 ] .   T h e  cir cu it o f   DC - D C   b o o s t c o n v e r ter   is   s h o w n   in   F ig u r e  1 .           Fig u r e  1 .   DC - D C   B o o s t Co n v er ter   cir cu it [ 11 ]       T h e  eq u atio n s   d esi g n   o f   L o s s   b o o s t  co n v er ter   in   C C M  ca n   b e  w r itte n   as  f o llo w i n g   [ 1 2 ] .  T h e  in p u t  to   o u tp u t v o lta g e  co n v er s io n   r ati o   is   o b tain ed   as:     = 1 −                                                                              ( 1 )     T h e  d u t y   r atio   o f   th e  lo s s   b o o s t c o n v er ter   is       = 1 − M   DC = 1 −                                                 ( 2 )     w h er e    is   t h e  ef f icie n c y   o f   th e   co n v er ter   an d        is   th e  v o lta g e  tr an s f er al  f u n ctio n s .  T h e  m in i m u m   a n d   th e   m ax i m u m   lo ad   r esis ta n ce s   ar e     =                                                                                     ( 3 )     a nd      =                                                                     ( 4 )     T h e  m i n i m u m ,   n o m in al,   a n d   m ax i m u m   v a lu e s   o f   t h e  v o lta g e  tr an s f er al  f u n c tio n   ar e       =                                                               ( 5 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   P o w   E lec  &   Dr i   S y s t     I SS N:  2088 - 8 694       V o lta g e  Tr a ck in g   C o n tr o l o f  DC -   DC   B o o s t Co n ve r te r   Usi n g   F u z z y  N eu r a l Netw o r k  ( W a leed   I s h a q   Ha mee d )   1659     =                                                              ( 6 )     a nd        =                                                               ( 7 )     = 1 − M   D Cm in                                                                                     ( 8 )      = 1 − M   D Cno m                                                       ( 9 )       3.   F U Z Z Y  N E UR AL   N E T WO RK S   A   f av o r ab le  ap p r o ac h   to   o b t ain i n g   t h e  b en e f its   o f   b o th   f u zz y   a n d   n eu r al  n et w o r k   s y s te m s   i s   to     in te g r ates  b o th   n eu r al  n et wo r k s   an d   f u zz y   lo g ic  p r in ci p les   [ 1 3 ] .   T h e  in teg r ated   s y s te m   w il l  tak e  th e   ad v an ta g es  o f   lear n in g   ab ilit i es,  o p tim izatio n   ab ilit ie s ,   an d   co n n ec tio n is t  s tr u ct u r es  ( in   n e u r al  n et w o r k )   w it h   IF - T HE N  h u m a n li k e  r u les  t h i n k i n g   an d   ea s e  o f   co m b i n in g   ex p er t  k n o w led g e) .   Fu zz y   n eu r al  n et w o r k s   ( FNN)   ex p lain   f u zz y   p ar a m eter   f r o m   g iv e n   tr ai n i n g   d ata.   T h is   is   u s u all y   d o n e  b y   u s in g   m e m b er s h ip   f u n ctio n s   w it h   a   n eu r al   n et w o r k .   T h e  s tr u ct u r al   d esig n   o f   FNN   s h o w n   in   Fi g u r e  2 .   I n   t h e  f o llo w in g   s u b s ta n ce s   ea ch   la y er   w ill   b e  d ef in ed   [ 14 ].   I n p u t   L a y er :   th i s   la y er   tr a n s m it s   t h e  cr is p   v ar iab les  x _ n   to   th e   o u tp u t  w it h o u t  c h a n g ed .   Hid d en   L a y er : th i s   la y er   r ep r e s en t s   th e  i n p u t c r i s p   v al u es  w i th   th e  f o llo w i n g   Ga u s s ia n   f u n ctio n s :     =  ( − 1 2   ( −    ) ²  2   )       ( 1 0 )           Fig u r e  2 .   A r ch itectu r e  o f   FNN       W h er e  cij     an d     s ij  ( i=1 ,   2 ,   . ,   n   ;  j =1 ,   2 , . . ,   m ) ,   ar e  th e  m ea n   an d   s tan d ar d   d ev iatio n   o f   th e   Gau s s ia n   f u n ctio n   r esp ec tiv el y   i n   th e  j th   ter m   o f   th e    i th   in p u t  l in g u is tic  v a r iab le    x j   to   th e  n o d e  o f   th is   l a y er .   Hid d en   L a y er :  th i s   la y er   i m p le m en t s   t h e  f u zz y   in f er en ce   m ec h an i s m .   T h e  o u tp u t o f   th i s   la y er   is   g i v en   a s :   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 694     I n t J   P o w   E lec  &   Dr i   S y s t ,   Vo l.  9 ,   No .   4 ,  Dec em b er   2 0 1 8   :    1657   –   1 6 6 5   1660   =   ∏     ( 1 1 )     w h er e  ϕ i  r ep r esen t  th e  i th   o u tp u t   o f   r u le  la y er .   O u tp u t  L a y er :  t h is   la y er   r ep r esen ts   o u tp u t   li n g u is t ic  v ar iab le s .   T h is   co m p u tes t h e  o u tp u t a s :     =   ∑         ( 1 2 )     w h er e      d en o t e  th e    i th   o u t p u t w eig h t.       4.   DE SI G N  O F   V O L T AG E   T R ACK I NG   CO NT RO L   T h e  b lo ck   d iag r am   o f   v o lta g e  tr ac k in g   co n tr o l is  s h o w n   in   Fi g u r e  3 .           Fig u r e  3 .   B lo ck   d iag r a m   o f   v o ltag e  tr ac k in g   co n tr o l         Fig u r e  4   s h o w s   t h e  Ma tlab /Si m u lin k   o f   D C - D C   b o o s t c o n v er ter   w it h   P I   co n tr o ller .           Fig u r e  4 .   Si m u li n k   i m p le m e n t atio n   o f   P W M  B o o s t C o n v er te r   b ased   o n   PI  co n tr o ller   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   P o w   E lec  &   Dr i   S y s t     I SS N:  2088 - 8 694       V o lta g e  Tr a ck in g   C o n tr o l o f  DC -   DC   B o o s t Co n ve r te r   Usi n g   F u z z y  N eu r a l Netw o r k  ( W a leed   I s h a q   Ha mee d )   1661   B ased   o n   ab o v e  m e n tio n ed   d e s ig n   eq u atio n s ,   P W M  B o o s t  C o n v er ter   h ad   b ee n   d esi g n ed   to   m ee t   th e   f o llo w in g   s p ec i fi ca tio n s :  Vi= 1 4   v ,   VO  =   2 8   V,   I Om a x   =  1 4   A ,   I Om in   =  3 . 5   A ,   an d   Vr   / VO  <  1 %.    A s s u m e   th at  b o o s t c o n v er ter   o p er ate  in   C C M  a n d   th e  d u t y   r atio   v ar ie s   f r o m   0 . 4   to   0 . 7 5 .   Fig u r e  5   s h o w s   t h e  d ev e lo p ed   m o d el  s y s te m   w it h   f u zz y - n eu r al  co n tr o ller .   T h e  p ar a m e t er s   o f   th e   f u zz y - n e u r al  co n tr o ller   ( m e m b er   s h ip   f u n ct io n s   a n d   o u tp u t   w ei g h ts )   h ad   b ee n   tr ai n i n g   o f f - l in e  u s i n g   m - f il e   an d   th e n   th e   o p ti m al  v al u es   f ed   to   t h e  f u zz y - n e u r al  co n t r o ller   b lo ck   m o d el  a s   s h o w s   in   F ig u r e  6   a n d   7   r esp ec tiv el y .   I n   th e  p r i m e ’ s   p a r t,  th e  n u m b er   o f   m e m b er s h ip   f u n ctio n s   f o r   ea ch   in p u t  is   t h r ee .   So ,   th e  n u m b er   o f   w ei g h ts   in   t h e  co n s eq u e n c e  o u tp u t   p ar t  is   also   th r ee .   T h e  f ir s t  i n p u t   to   F NN  i s   t h e   m ea s u r ed   o u tp u t  lo ad   R L   w h ile  DC   i n p u t  s u p p l y   v o l tag e  to   th e  co n v er ter   Vi  is   t h e  s ec o n d   in p u t to   th e  FNN.           Fig u r e  5 .   Si m u li n k   i m p le m e n t atio n   o f   P W M  B o o s t Co n v er te r   b ased   o n   FNN  co n tr o ller           Fig u r e  6 .   Si m u li n k   i m p le m e n t atio n   o f   FNN  co n tr o ller   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 694     I n t J   P o w   E lec  &   Dr i   S y s t ,   Vo l.  9 ,   No .   4 ,  Dec em b er   2 0 1 8   :    1657   –   1 6 6 5   1662       Fig u r e  7   Si m u li n k   i m p le m e n ta tio n   o f   m e m b er s h ip   f u n ctio n s       5.   SI M UL AT I O N  R E S UL T S   Fig u r e  8   an d   9   s h o w s   t h e  p ar a m eter   o f   FF N  co n tr o ller   b ef o r e  an d   af ter   tr ain in g .   A s   s h o w n   i n   t h es e   f i g u r es,  t h e  n u m b er   o f   tr ain i n g   en d s   in   ab o u t 1 5 0   iter atio n s .           Fig u r e  8 .   Me m b er s h ip   f u n ctio n s   p ar a m eter   b ef o r e  an d   af ter   tr ain in g           Fig u r e  9 .   O u tp u t  w ei g h ts   d u r in g   tr ai n i n g     0 50 100 150 - 0 . 4 - 0 . 2 0 0 . 2 0 . 4 0 . 6 0 . 8 1 N o .   o f   i t e r a t i o n O u t p u t   w e i g h t w1 w2 w3 Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   P o w   E lec  &   Dr i   S y s t     I SS N:  2088 - 8 694       V o lta g e  Tr a ck in g   C o n tr o l o f  DC -   DC   B o o s t Co n ve r te r   Usi n g   F u z z y  N eu r a l Netw o r k  ( W a leed   I s h a q   Ha mee d )   1663   Fig u r e  1 0   s h o w   a  s tep   ch a n g e  in   R L   f r o m   2   to   8   an d   t h en   to   4   at  f ix ed   Vi  =   1 4   v   f o r   b o th   p i a n d   FN N   co n tr o ller .         ( a)     ( b )     Fig u r e  1 0 .   T h e  o u tp u t o f   co n v er ter   w h e n   a  s tep   ch a n g es i n   R L : ( a)   w ith   P I   co n tr o ller ;   ( b )   w ith   FN N  co n tr o ller       As  s h o w n   i n   f i g u r es  ab o v e,   th e  FNN   co n tr o ller   i s   f aster   in   r esp o n s e  t h a n   P I D  a n d   m o r e  p r ec is el y   i n   eli m i n atio n   t h e  o v er s h o t  w h en   lar g e  s tep   ch a n g e  i n   t h e   o u tp u t  lo ad .   I n   o t h er   w o r d s ,   FNN  co n tr o ller   Ma in tai n i n g   t h e  o u tp u t v o lta g e  r eg ar d less   o f   t h e  d is tu r b a n ce s .     Sev er al  ch a n g es  h av e  b ee n   ap p lied   to   th e  in p u t  v o lta g e  Vi  a s   f o llo w i n g s :   A   s tep   ch a n g e  i n   Vi  ( f r o m   1 4   v   to   1 8   v )   w h e n   R L   =   4   Ω   w a s   ap p lied   at  t=0 . 0 2   s ec ,   b ac k   to   1 4   v   at   t=0 . 0 2   s ec   an d   th e n   d ec r ea s e  to   1 0   v   at  t=0 . 0 6   s ec   th e  o u tp u t  v o lt ag e  r esp o n s e   f o r   b o th   p i  a n d   FNN  co n tr o ller   ar e  s h o w n   i n   F i g u r e  1 1 .   Sa m e   p r o ce d u r es a s   m e n tio n ed   also   ap p lied   w h e n   R L   =  7   Ω .   T h e  o u tp u t r esp o n s e  f o r   th e s e  c h an g e s   in   in p u t  v o ltag e   is   s h o w n   i n   F i g u r e  1 2 .         ( a)     ( b )     Fig u r e  1 1 .   T h e  o u tp u t o f   t h e  c o n v er ter   w h e n   a  s tep   ch a n g e  i n   Vi  at  f ix ed   R L   4   Ω : ( a)   w it h   P I   co n tr o ller ;   ( b )   w i th   F NN  co n tr o ller         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 694     I n t J   P o w   E lec  &   Dr i   S y s t ,   Vo l.  9 ,   No .   4 ,  Dec em b er   2 0 1 8   :    1657   –   1 6 6 5   1664     ( a)     ( b )     Fig u r e   1 2 .   T h e  o u tp u t o f   t h e  c o n v er ter   w h e n   a  s tep   ch a n g e  i n   Vi  at  f ix ed   R L   7   Ω : ( a)   w it h   P I   co n tr o ller ;   ( b )   W ith   FNN  co n tr o ller       T h e  co m p r atio n   b et w ee n   th e  r esu lt s   ab o v e  s h o w   t h at  FNN   co n tr o ller   is   b atter   t h a n   P I D  co n tr o ller   b ec au s e  th e  o u tp u t  v o lta g e  o f   th e  b o o s t  co n v er ter   is   r eg u lati n g   at  r ef er e n ce   v o lta g e  an d   k e p t  co n s tan t  f o r   an y   s tep   ch an g e  i n   th e  i n p u t v o lta g e.           6.   CO NCLU SI O N   Ou tp u t  v o lta g e  tr ac k i n g   o f   D C - DC   b o o s t  co n v er ter   b y   u s in g   f u zz y   n e u r al  co n tr o ller   is   in v esti g ated .   T h e  co n v er ter s   a s s u m e   to   o p er ate  in   C C M   w it h   9 0 %  e f f icie n c y .   P r e - d ata  s ets   ar e  p r esen t ed   b y   s e n s i n g   b o th   ch an g es  in   t h e  i n p u t  v o lta g e  s u p p l y   to   th e  co n v er ter   a n d   th e   o u tp u t  lo ad .   th ese  d ata  s ets  u s ed   to   tr ain in g   t h e   p ar am eter   o f   th e   co n tr o ller   o f f - lin e.   Dep en d e n t  o n   t h e  i n p u t  v al u e s ,   t h e  co n tr o ller   w ill   p r o d u ce   th e  s u itab le   d u t y   r atio   to   th e  co n v er ter   to   en s u r e  th e  o u tp u t  v o lta g e  tr ac k in g   t h e  d esire d   v o ltag e.   C o m p ar is o n   b et w ee n   P I   co n tr o ller   an d   FNN  c o n tr o ller   as  s h o w n   i n   t h e  s i m u lati o n   r esu l ts   d e m o n s tr ated   t h e  ef f ec tiv e n e s s   o f   th e   p r o p o s ed   tech n iq u e  i n   m a in ta in i n g   t h e  s tab ilit y   o f   t h e  o u tp u t  v o lta g e  a n d   i n   r ed u ci n g   t h e  d is tu r b a n ce s   w it h   f ast eli m i n ati n g .       RE F E R E NC E S     [1 ]   L .   Yin ,   e t  a l .,  “ DSP   b a se d   Co n tro l  o f   P a ra ll e l  DC - DC  Bo o st  Co n v e rters   b y   A d a p ti v e   F u z z y   S li d in g - M o d e           Co n tr o l  S c h e m e ,”   IEE E  Fo u rth   I n ter n a ti o n a l  C o n fer e n c e   o n   Ge n e ti c   a n d   Evo l u ti o n a ry   Co mp u ti n g   ( ICGEC) ,   p p .   130 - 1 3 3 ,   2 0 1 0 .   [2 ]   J.  D .   Na v a m a n i ,   e t  a l .,  “ A n a ly sis   o f   m o d if ied   q u a d ra ti c   DC - DC   b o o st  c o n v e rter , ”   IEE E   In ter n a ti o n a l   Co n fer e n c e   o n   I n v e n ti v e   S y ste ms   a n d   C o n tr o l   ( ICIS C) ,   p p .   1 - 5,   2 0 1 7 .   [3 ]   O.   Ib ra h im   a n d   N.  Z.   Ya h a y a ,   “ P ID  C o n tr o ll e r  Re sp o n se   to   S e t - P o i n t  Ch a n g e   in   DC - DC  Co n v e rter  Co n tr o l , ”   In ter n a t io n a l  J o u rn a l  o f  P o we r E lec tro n ics   a n d   Dr ive   S y ste m ( IJ PE DS ),   v ol / issu e :   7 ( 2 ) ,  2 0 1 6 .   [4 ]   A .   A li ,   e t  a l. ,   “ Im p le m e n tatio n   o f   si m p le  m o v in g   v o lt a g e   a v e ra g e   tec h n iq u e   w it h   d irec t  c o n t ro l  in c re m e n tal  c o n d u c tan c e   m e th o d   to   o p t im iz e   th e   e ff icie n c y   o f   DC  m icro g r id , ”   IEE E  In ter n a ti o n a l  Co n fer e n c e   Eme rg in g   T e c h n o l o g ies   ( ICET ) ,   p p .   1 - 5 ,   2 0 1 5 .   [5 ]   M .   Kh a y a m y ,   e t  a l. ,   “ A d a p ti v e   F u z z y   L o g ic  Co n tro l  M ix in g   S trat e g y   o f   DC/DC  Co n v e rters   in   Bo th   Dis c o n ti n u o u s   a n d   Co n t in u o u s  Co n d u c ti o n   M o d e s, ”   J o u rn a l  o f  Co n tro l ,   Au t o ma t io n   a n d   El e c trica l  S y ste ms ,   v o l/ is su e :  2 7 (3 ) ,   p p .   274 – 2 8 8 ,   2 0 1 6 .   [6 ]   P .   V .   R .  K u m a r   a n d   M .   S .   Ka lav a th i,   “ F ra c ti o n a l   Ord e r  P ID  Co n tro ll e d   I n terle a v e d   Bo o st   c o n v e rter  F e d   S h u n t   A c ti v e   F il te r  S y ste m , ”  In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f  P o we r E lec tro n ics   a n d   Dr ive   S y ste m ,  v ol /i ss u e :   9 ( 1 ) ,   2 0 1 8 .   [7 ]   M .   Zain u ri,   e t  a l .,  “ De v e lo p m e n t  o f   a d a p ti v e   p e rtu rb   a n d   o b se rv e - fu z z y   c o n tro l  m a x i m u m   p o we r  p o in t  trac k in g   f o r  p h o to v o lt a ic  b o o st  d c – d c   c o n v e rter, ”   IET   Ren e wa b le P o we r Ge n e ra ti o n ,   v o l /i ss u e :  8 (2 ),   p p .   1 8 3 - 1 9 4 ,   2 0 1 4 .   [8 ]   S a id a h ,   e t  a l. ,  “ Co n tr o l  S trate g y   fo r  P W M   Vo lt a g e   S o u rc e   Co n v e rter  Us in g   F u z z y   L o g ic  f o r  A d ju sta b le  S p e e d   D C   M o to r , ”   In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f  Po we r E lec tro n ics   a n d   Dr ive   S y ste m ,  v ol /i ss u e :   8 ( 1 ) ,   2 0 1 7 .   [9 ]   R.   W a i,   e t  a l. ,   “ De si g n   o f   A d a p ti v e   Co n tro l  a n d   F u z z y   Ne u ra l  Ne tw o rk   Co n tro l  f o r  S in g le - S tag e   B o o st  In v e rter , ”   IEE E  T ra n sa c ti o n s  o n   In d u stri a l  El e c tro n ics ,   v o l/ iss u e :  6 2 (9 ),   p p .   5 4 3 4 - 5 4 4 5 ,   2 0 1 5 .   [1 0 ]   Bu d iy a n to   a n d   R .   S e ti a b u d y ,   “ I n v e rter  De v e lo p m e n t  a s  A  B o o st  Co n v e rter  f o r  DC  M icro g rid , ”   T EL KOM NIKA   T e lec o mm u n ica ti o n   Co mp u ti n g   E lec tro n ics   a n d   C o n tr o l ,  v ol /i ss u e :  11 ( 2 ) ,   2 0 1 3 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   P o w   E lec  &   Dr i   S y s t     I SS N:  2088 - 8 694       V o lta g e  Tr a ck in g   C o n tr o l o f  DC -   DC   B o o s t Co n ve r te r   Usi n g   F u z z y  N eu r a l Netw o r k  ( W a leed   I s h a q   Ha mee d )   1665   [1 1 ]   M.  F e rc h ic h i,   e t   a l . ,   “ C o m p a ra ti v e   a n a l y sis  f o r  v a rio u s  c o n tr o l  st ra teg ies   b a se d   M P P T   tec h n i q u e   o f   p h o to v o lt a ic   s y ste m   u sin g   DC - DC  b o o st  c o n v e rter , ”   IEE E  1 7 t h   I n ter n a ti o n a l   C o n fer e n c e   S c ien c e s  a n d   T e c h n iq u e s  o f  A u t o ma ti c   Co n tro l  a n d   Co mp u ter   En g i n e e rin g   ( S T A) ,   p p .   5 3 2 - 5 3 9 ,   2 0 1 6 .   [1 2 ]   M .   K.  Ka z im ierc z u k ,   “ P u lse - w id th   M o d u late d   DC – DC  P o w e r  Co n v e rters , ”   Jo h n   W il e y   &   S o n s,  US A ,   2008 .   [1 3 ]   A .   B.   M u lj o n o   a n d   I.   M .   G in a rsa ,   “ Co o r d in a ti o n   o f   A d a p ti v e   Ne u ro   F u z z y   In f e re n c e   S y ste m   ( AN F IS )  a n d   Ty p e - 2  F u z z y   L o g ic  S y ste m - P o w e r  S y ste m   S tab il ize r  ( T 2 F L S - P S S )  to   I m p ro v e   a   L a r ge - s c a le   P o w e r  S y ste m   S tab il it y , ”  In ter n a t io n a l  J o u rn a l  o f  E lec trica l  a n d   C o mp u ter   En g in e e rin g   ( IJ ECE ),   v ol /i ss u e :   8 ( 1 ) ,  2 0 1 8 .   [1 4 ]   W .   I.   Ha m e e d   a n d   K.  A .   M o h a m a d ,   “ S tri p   T h ick n e ss   Co n tro l   o f   Co ld   Ro ll i n g   M il l  w it h   Ro ll   Ecc e n tri c it y       Co m p e n sa ti o n   b y   Us in g   F u z z y   N e u ra l  Ne tw o rk , ”   En g in e e rin g ,   v o l /i ss u e :  6 ( 1 ),   p p .   2 7 - 3 3 ,   2 0 1 4 .       B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS         W a lee d   Ish a q   Ha m e e d   M . S c   in   El e c tri c a l  En g in e e rin g ,   F a c u lt y   o f   En g in e e rin g ,   Ba sra   Un iv e rsity   in   2 0 1 3 .   Ia m   w o rk in g   a   tea c h e r,   S u p e rv iso r  o f   In stru m e n tatio n   a n d   Co n tro l  L a b o ra to ry   in   Ba sra   Oil  T ra in in g   In stit u te  2 0 1 6 - y e t.   In   g e n e ra l  I  h a v e   th e o re ti c a l  a n d   p ra c ti c a l  e x p e rien c e   in   th e   f o ll o w in g   f ield s:  •   Re n e w a b le  e n e rg y   •   M o to r  S p e e d   c o n tro l  a n d   d riv e   •   M o ti o n   c o n tro l  •   A d a p ti v e   c o n tro l  •   A rti f icia l  In telli g e n c e   •   M a c h in e   lea rn in g   •   P ro c e ss   c o n tro l  a n d   in stru m e n tatio n   •   F u z z y - Ne u ra l  c o n tro l  •   W irele ss   se n so r  n e tw o rk   a n d   Io T   •   P ro g ra m m a b le  lo g ic  c o n tro ll e r  a n d   M icro c o n tro ll e rs.       Ba h a   A ld e e n   S a w a d i   M . S c   in   El e c tri c a l -   e lec tro n ic  a n d   tele c o m m u n ica ti o n   f ro m   Un iv e rsity   tec h n o lo g y   M a lay sia   UT M   in   2 0 0 9 .     A li   M u a y e d   F a d h il   B. S C    in     c o m p u ter  e n g in e e rin g     f ro m     Un iv e rsity   o f   Ba sra , Ira q ,   in   2 0 0 7   a n d   h is    M . S C  d e g re e   in   c o m p u ter  a n d   e lec tri c a l  e n g in e e rin g   f ro m     Ba sra   Un iv e rsity   in   2 0 1 3 .   He   w a s  a   re se a rc h e r  a t  c o ll e g e   o f   e n g in e e rin g ,   u n iv e rsity   o f   Ba sra   d u rin g   2 0 1 3 - 2 0 1 5 ,   He   is  a   L e c tu re   a t  d e p a rtm e n t  o f   a rc h it e c tu re ,   c o ll e g e   o f   e n g in e e rin g   f ro m   2 0 1 5   to   p re se n t.   His  Re se a rc h   in tere st  in c lu d e   c o m p u ter  n e tw o rk in g ,   w irele ss   se n so r  n e tw o rk s,  c o n tro l  sy ste m ,   DC  m o to r,   ro u ti n g ,   r o b o ti c s,  tele c o m m u n ica ti o n ,   m icro c o n tro ll e r  su c h   a s  A rd u in o ,   a n d   in f o rm a ti o n   tec h n o lo g y ,   in tern e t  o f   th in g s.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.