SIMULACIÓN DE DOS TIPOS DE REDES NEURONALES PARA LA DETECCIÓN DE FALLAS EN INTERRUPTORES DE UN INVERSOR PUENTE H DE SIETE NIVELES (SIMULATION OF TWO TYPES OF NEURAL NETWORKS FOR FAULT DETECTION IN SWITCHES OF A SEVEN LEVELS H-BRIDGE INVERTER)

Resumen

Resumen
En el presente artículo se estudia la aplicación de redes neuronales artificiales para la detección de fallas en sistemas de electrónica de potencia. Como caso de estudio, se simula un inversor multinivel tipo puente H en cascada (CHB) de siete niveles, capaz de generar formas de onda de mayor calidad con baja distorsión armónica total (THD), pero cuyo elevado número de interruptores incrementa la probabilidad de fallas, enfocándose en fallas de circuito abierto. Con datos obtenidos en simulación bajo operación normal y con fallas en interruptores específicos, se desarrollan y entrenan dos modelos: uno multicapa (MLP) y otro de capa única. Los resultados indican que ambas arquitecturas identificaron correctamente todas las fallas, aunque la MLP mostró un proceso de entrenamiento más estable. Se concluye que el método propuesto es efectivo, requiere pocos parámetros y puede adaptarse a otras topologías de inversores.
Palabras Clave: Detección de fallas, inversor multinivel, MLP, puente H en cascada, red de capa única, THD.

Abstract
This study investigates the application of artificial neural networks for fault detection in power electronics systems. As a case study, a seven-level cascaded H-bridge (CHB) multilevel inverter is simulated. While this topology can generate high-quality waveforms with low total harmonic distortion (THD), the large number of switches increases the likelihood of faults, with this work focusing specifically on open-circuit conditions. Simulation data are obtained under both normal operation and fault scenarios involving specific switches, and are used to develop and train two models: a multilayer perceptron (MLP) and a single-layer network. Results show that both architectures correctly identified all fault cases, although the MLP exhibited a more stable training process. It is concluded that the proposed method is effective, requires few input parameters, and can be adapted to other inverter topologies and fault types.
Keywords: Cascaded H-bridge, fault detection, MLP, multilevel inverter, single-layer network, THD.