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ORCID:  http://orcid.org/0000-0002-2334-6659
Tipo do documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso Aberto
Título: Otimização multiobjetivo baseada na análise em elementos finitos e aplicada sobre o sistema de acionamento de um motor a relutância variável
Título(s) alternativo(s): Multi-objective optimization based on finite element analysis and applied to a switched reluctance motor drive
Autor(es): Miranda, Breno Brito
Primeiro orientador: Camacho, José Roberto
Primeiro membro da banca: Gomes, Luciano Coutinho
Segundo membro da banca: Bernardes, Wellington Maycon Santos
Terceiro membro da banca: Malagoli, Juliana Almansa
Quarto membro da banca: Moura, Fabrício Augusto Matheus
Resumo: Os motores elétricos são dispositivos eletromecânicos amplamente utilizados no setor industrial, porém com presença ainda modesta no setor de transporte. A necessidade de se reduzir o consumo de energia pelas indústrias, bem como a emergente demanda do mercado de transportes pela eletrificação de veículos requerem a produção de motores elétricos com o menor custo possível e de alta eficiência. Os Motores a Relutância Variável (MRV) são atrativos em relação aos motores de indução e de ímã permanente, tendo como características a robustez, construção mais simples, baixo custo e maior temperatura de operação permissível devido à ausência de ímãs no rotor. Contudo, apresentam desvantagens como baixa qualidade do torque, vibração e ruído acústico, normalmente relacionadas com os polos salientes, o chaveamento e a estratégia de controle impostos pelo conversor de potência. As técnicas de otimização multiobjetivo, em particular, as meta-heurísticas, quando combinadas à análise em elementos finitos formam uma ferramenta robusta na busca pela solução, ou mitigação, de tais problemas. O objetivo desta tese consiste em fornecer métodos de fácil implementação apropriados para a otimização numérica do projeto de MRVs e dos parâmetros de controle envolvidos no sistema de acionamento de forma eficiente. Dois problemas de otimização são formulados: busca pelas dimensões geométricas do motor que maximizam a relação fluxo magnético concatenado por volume de material magnético; busca pelos ângulos de comutação que minimizam o nível de oscilação e maximizam o valor médio do torque eletromagnético para um dado ponto de operação. Os problemas são resolvidos pelos algoritmos de Evolução Diferencial (ED) e de otimização multiobjetivo por enxame de partículas, SMPSO. Os resultados obtidos indicam que os algoritmos de otimização foram capazes de solucionar os problemas satisfatoriamente, dadas as limitações inerentes à metodologia proposta, aumentando a capacidade de produção e melhorando a qualidade do torque, porém, com redução da eficiência e do fator de potência do motor. Por fim, como trabalho futuro, propõe-se adicionar ao conversor, um método avançado de controle de velocidade e torque, Torque Sharing Function (TSF), com capacidade superior de aperfeiçoamento da qualidade do torque e eficiência do motor elétrico.
Abstract: The electrical motors are electro-mechanical energy converters mostly used in the industrial sector, although even with modest presence in the transportation sector. The need for reducing the energy consumption by industries, as well as the emerging market demand for vehicle electrification require the manufacturing of low-cost and high-efficiency electrical motors. The Switched Reluctance Motors (SRMs) are attractive relating to induction and permanent magnet motors, having characteristics as robustness, simpler construction, low-cost and higher allowable operating temperature due to the absence of magnets on the rotor. However, the SRMs present drawbacks as poor torque quality, mechanical vibration and acoustic noise, usually related to the salient teeth, switching components and control strategies imposed by the power converter. The multi-objective optimization techniques, in particular meta-heuristics, coupled to the finite element analysis form a robust tool for either searching the solution, or mitigating such problems. The objective of this thesis is to provide easy implementation of appropriate methods for designing SRMs and controlling some drive system’s parameters by numerical optimization in an efficient way. Two optimization problems are formulated: search for the geometric dimensions that maximize the magnetic flux linkage per magnetic material bulk relation; search for the commutation angles that minimize the torque ripple and maximize the mean torque value for a given operating point. The problems are solved by using the Differential Evolution (DE) and the Speed-constrained Multi-objective Particle Swarm Optimization (SMPSO) algorithms. The obtained results indicate that the optimization algorithms were capable to solve the problems satisfactorily, given the inherit limitations to the proposed methodology, improving the torque quality and production capability, however with motor efficiency and power factor reduction. Finally, an advanced speed and torque technique control, Torque Sharing Function (TSF), with higher improvement capability of the torque quality and efficiency, is proposed to be applied to the converter as future work.
Palavras-chave: Análise computacional
Computational analysis
Meta-heurísticas
Meta-heuristics
Método dos elementos finitos
Finite element method
Motor a relutância variável
Switched reluctance motor
Otimização multiobjetivo
Multiobjective optimization
Área(s) do CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::SISTEMAS ELETRICOS DE POTENCIA
Assunto: Engenharia elétrica
Motores elétricos - Controle eletrônico
Energia elétrica - Transmissão - Corrente contínua
Veículos elétricos
Idioma: por
País: Brasil
Editora: Universidade Federal de Uberlândia
Programa: Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
Referência: MIRANDA, Breno Brito. Otimização multiobjetivo baseada na análise em elementos finitos e aplicada sobre o sistema de acionamento de um motor a relutância variável. 2023. 135 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2023. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.te.2022.678.
Identificador do documento: http://doi.org/10.14393/ufu.te.2022.678
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/37410
Data de defesa: 30-Jan-2023
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