Otimização do desempenho de enrolamentos de máquinas elétricas através de algoritmo de enxames de partículas multiobjetivo

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Martins, François de Souza
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFG
dARK ID: ark:/38995/0013000000cfj
Texto Completo: http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/12477
Resumo: The present work demonstrates the optimization of the operation of electric machine windings. The parameters under study are the magnetomotive force and the end winding leakage inductance, obtained from the discrete distribution of conductors in the airgap. A multi-objective particle swarm metaheuristic optimization routine was proposed. The developed application is capable of generating the airgap conductor distribution for different machine configurations (single or poly-phase, single or double-layer, integral or fractional slots, full or shortened pitch, with the presence of empty slots, etc.), as well as the magnetomotive force curves and the end winding leakage inductance. Taking as an optimal winding the one that presents, simultaneously, less harmonic distortion of the magnetomotive force and less leakage inductance, the optimization by multi-objective particle swarm algorithm was used to obtain the optimal electrical machine parameter configuration.
id UFG-2_b19c540e585ff94a9d6d5fb8f710b3d0
oai_identifier_str oai:repositorio.bc.ufg.br:tede/12477
network_acronym_str UFG-2
network_name_str Repositório Institucional da UFG
repository_id_str
spelling Alvarenga, Bernardo Pinheiro dehttp://lattes.cnpq.br/9850449311607643Alvarenga, Bernardo Pinheiro deCamargo, Ivan Marques de ToledoSilva, Wander Gonçalves dahttp://lattes.cnpq.br/6005998064329496Martins, François de Souza2022-12-13T14:44:01Z2022-12-13T14:44:01Z2022-10-28MARTINS, F. S. Otimização do desempenho de enrolamentos de máquinas elétricas através de algoritmo de enxames de partículas multiobjetivo. 2022. 39 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e da Computação) - Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2022.http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/12477ark:/38995/0013000000cfjThe present work demonstrates the optimization of the operation of electric machine windings. The parameters under study are the magnetomotive force and the end winding leakage inductance, obtained from the discrete distribution of conductors in the airgap. A multi-objective particle swarm metaheuristic optimization routine was proposed. The developed application is capable of generating the airgap conductor distribution for different machine configurations (single or poly-phase, single or double-layer, integral or fractional slots, full or shortened pitch, with the presence of empty slots, etc.), as well as the magnetomotive force curves and the end winding leakage inductance. Taking as an optimal winding the one that presents, simultaneously, less harmonic distortion of the magnetomotive force and less leakage inductance, the optimization by multi-objective particle swarm algorithm was used to obtain the optimal electrical machine parameter configuration.O presente trabalho demonstra a otimização da operação de enrolamentos de máquinas elétricas. As grandezas em estudo são a força magnetomotriz e a indutância de dispersão de cabeça de bobina, oriundas da distribuição discreta dos condutores em máquinas elétricas. Uma rotina computacional utilizando metaheurística de enxame de partículas multiobjetivo foi proposto. O aplicativo desenvolvido é capaz de gerar a distribuição dos condutores no entreferro para diversas configurações de máquinas (mono ou polifásicas, de camada única ou dupla, de enrolamentos inteiros ou fracionários, com passo pleno ou encurtado, com presença de ranhuras vazias, entre outras), bem como a distribuição de força magnetomotrizes e a indutância de dispersão das cabeças de bobina. Tomando-se como um enrolamento ótimo aquele que apresenta, simultaneamente, menor distorção harmônica da força magnetomotriz e menor indutância de dispersão, utilizou-se o algoritmo de otimização multiobjetivo por enxame de partículas para a obtenção da configuração ótima referente aos parâmetros referidos para uma dada máquina elétrica.Submitted by Onia Arantes Albuquerque (onia.ufg@gmail.com) on 2022-12-08T13:48:15Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - François de Souza Martins - 2022.pdf: 4271762 bytes, checksum: 306ab1b5b22c2253592c883df7c0560a (MD5) license_rdf: 805 bytes, checksum: 4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347 (MD5)Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2022-12-13T14:44:01Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - François de Souza Martins - 2022.pdf: 4271762 bytes, checksum: 306ab1b5b22c2253592c883df7c0560a (MD5) license_rdf: 805 bytes, checksum: 4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347 (MD5)Made available in DSpace on 2022-12-13T14:44:01Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - François de Souza Martins - 2022.pdf: 4271762 bytes, checksum: 306ab1b5b22c2253592c883df7c0560a (MD5) license_rdf: 805 bytes, checksum: 4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347 (MD5) Previous issue date: 2022-10-28porUniversidade Federal de GoiásPrograma de Pós-graduação em Engenharia Elétrica e da Computação (EMC)UFGBrasilEscola de Engenharia Elétrica, Mecânica e de Computação - EMC (RG)Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessForça magnetomotrizOtimização de enrolamentosEnxame de partículasOtimização multiobjetivoMagnetomotive forceWinding optimizationParticle swarmMulti-objective optimizationENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICAOtimização do desempenho de enrolamentos de máquinas elétricas através de algoritmo de enxames de partículas multiobjetivoPerformance optimization of electrical machine windings with multi-objective particle swarm algorithminfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis505005005004478reponame:Repositório Institucional da UFGinstname:Universidade Federal de Goiás (UFG)instacron:UFGLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://repositorio.bc.ufg.br/tede/bitstreams/3377c230-de83-43a1-9913-f38c746c404f/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8805http://repositorio.bc.ufg.br/tede/bitstreams/5694feb3-e3de-4234-a14b-9fc6592f8ad1/download4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347MD52ORIGINALDissertação - François de Souza Martins - 2022.pdfDissertação - François de Souza Martins - 2022.pdfapplication/pdf4271762http://repositorio.bc.ufg.br/tede/bitstreams/76f1b7f4-f42e-43e8-b8a0-f9939ace48bf/download306ab1b5b22c2253592c883df7c0560aMD53tede/124772022-12-13 11:44:02.189http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalopen.accessoai:repositorio.bc.ufg.br:tede/12477http://repositorio.bc.ufg.br/tedeRepositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.bc.ufg.br/oai/requesttasesdissertacoes.bc@ufg.bropendoar:2022-12-13T14:44:02Repositório Institucional da UFG - Universidade Federal de Goiás (UFG)falseTk9URTogUExBQ0UgWU9VUiBPV04gTElDRU5TRSBIRVJFClRoaXMgc2FtcGxlIGxpY2Vuc2UgaXMgcHJvdmlkZWQgZm9yIGluZm9ybWF0aW9uYWwgcHVycG9zZXMgb25seS4KCk5PTi1FWENMVVNJVkUgRElTVFJJQlVUSU9OIExJQ0VOU0UKCkJ5IHNpZ25pbmcgYW5kIHN1Ym1pdHRpbmcgdGhpcyBsaWNlbnNlLCB5b3UgKHRoZSBhdXRob3Iocykgb3IgY29weXJpZ2h0Cm93bmVyKSBncmFudHMgdG8gRFNwYWNlIFVuaXZlcnNpdHkgKERTVSkgdGhlIG5vbi1leGNsdXNpdmUgcmlnaHQgdG8gcmVwcm9kdWNlLAp0cmFuc2xhdGUgKGFzIGRlZmluZWQgYmVsb3cpLCBhbmQvb3IgZGlzdHJpYnV0ZSB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gKGluY2x1ZGluZwp0aGUgYWJzdHJhY3QpIHdvcmxkd2lkZSBpbiBwcmludCBhbmQgZWxlY3Ryb25pYyBmb3JtYXQgYW5kIGluIGFueSBtZWRpdW0sCmluY2x1ZGluZyBidXQgbm90IGxpbWl0ZWQgdG8gYXVkaW8gb3IgdmlkZW8uCgpZb3UgYWdyZWUgdGhhdCBEU1UgbWF5LCB3aXRob3V0IGNoYW5naW5nIHRoZSBjb250ZW50LCB0cmFuc2xhdGUgdGhlCnN1Ym1pc3Npb24gdG8gYW55IG1lZGl1bSBvciBmb3JtYXQgZm9yIHRoZSBwdXJwb3NlIG9mIHByZXNlcnZhdGlvbi4KCllvdSBhbHNvIGFncmVlIHRoYXQgRFNVIG1heSBrZWVwIG1vcmUgdGhhbiBvbmUgY29weSBvZiB0aGlzIHN1Ym1pc3Npb24gZm9yCnB1cnBvc2VzIG9mIHNlY3VyaXR5LCBiYWNrLXVwIGFuZCBwcmVzZXJ2YXRpb24uCgpZb3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgdGhlIHN1Ym1pc3Npb24gaXMgeW91ciBvcmlnaW5hbCB3b3JrLCBhbmQgdGhhdCB5b3UgaGF2ZQp0aGUgcmlnaHQgdG8gZ3JhbnQgdGhlIHJpZ2h0cyBjb250YWluZWQgaW4gdGhpcyBsaWNlbnNlLiBZb3UgYWxzbyByZXByZXNlbnQKdGhhdCB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gZG9lcyBub3QsIHRvIHRoZSBiZXN0IG9mIHlvdXIga25vd2xlZGdlLCBpbmZyaW5nZSB1cG9uCmFueW9uZSdzIGNvcHlyaWdodC4KCklmIHRoZSBzdWJtaXNzaW9uIGNvbnRhaW5zIG1hdGVyaWFsIGZvciB3aGljaCB5b3UgZG8gbm90IGhvbGQgY29weXJpZ2h0LAp5b3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgeW91IGhhdmUgb2J0YWluZWQgdGhlIHVucmVzdHJpY3RlZCBwZXJtaXNzaW9uIG9mIHRoZQpjb3B5cmlnaHQgb3duZXIgdG8gZ3JhbnQgRFNVIHRoZSByaWdodHMgcmVxdWlyZWQgYnkgdGhpcyBsaWNlbnNlLCBhbmQgdGhhdApzdWNoIHRoaXJkLXBhcnR5IG93bmVkIG1hdGVyaWFsIGlzIGNsZWFybHkgaWRlbnRpZmllZCBhbmQgYWNrbm93bGVkZ2VkCndpdGhpbiB0aGUgdGV4dCBvciBjb250ZW50IG9mIHRoZSBzdWJtaXNzaW9uLgoKSUYgVEhFIFNVQk1JU1NJT04gSVMgQkFTRUQgVVBPTiBXT1JLIFRIQVQgSEFTIEJFRU4gU1BPTlNPUkVEIE9SIFNVUFBPUlRFRApCWSBBTiBBR0VOQ1kgT1IgT1JHQU5JWkFUSU9OIE9USEVSIFRIQU4gRFNVLCBZT1UgUkVQUkVTRU5UIFRIQVQgWU9VIEhBVkUKRlVMRklMTEVEIEFOWSBSSUdIVCBPRiBSRVZJRVcgT1IgT1RIRVIgT0JMSUdBVElPTlMgUkVRVUlSRUQgQlkgU1VDSApDT05UUkFDVCBPUiBBR1JFRU1FTlQuCgpEU1Ugd2lsbCBjbGVhcmx5IGlkZW50aWZ5IHlvdXIgbmFtZShzKSBhcyB0aGUgYXV0aG9yKHMpIG9yIG93bmVyKHMpIG9mIHRoZQpzdWJtaXNzaW9uLCBhbmQgd2lsbCBub3QgbWFrZSBhbnkgYWx0ZXJhdGlvbiwgb3RoZXIgdGhhbiBhcyBhbGxvd2VkIGJ5IHRoaXMKbGljZW5zZSwgdG8geW91ciBzdWJtaXNzaW9uLgo=
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Otimização do desempenho de enrolamentos de máquinas elétricas através de algoritmo de enxames de partículas multiobjetivo
dc.title.alternative.eng.fl_str_mv Performance optimization of electrical machine windings with multi-objective particle swarm algorithm
title Otimização do desempenho de enrolamentos de máquinas elétricas através de algoritmo de enxames de partículas multiobjetivo
spellingShingle Otimização do desempenho de enrolamentos de máquinas elétricas através de algoritmo de enxames de partículas multiobjetivo
Martins, François de Souza
Força magnetomotriz
Otimização de enrolamentos
Enxame de partículas
Otimização multiobjetivo
Magnetomotive force
Winding optimization
Particle swarm
Multi-objective optimization
ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
title_short Otimização do desempenho de enrolamentos de máquinas elétricas através de algoritmo de enxames de partículas multiobjetivo
title_full Otimização do desempenho de enrolamentos de máquinas elétricas através de algoritmo de enxames de partículas multiobjetivo
title_fullStr Otimização do desempenho de enrolamentos de máquinas elétricas através de algoritmo de enxames de partículas multiobjetivo
title_full_unstemmed Otimização do desempenho de enrolamentos de máquinas elétricas através de algoritmo de enxames de partículas multiobjetivo
title_sort Otimização do desempenho de enrolamentos de máquinas elétricas através de algoritmo de enxames de partículas multiobjetivo
author Martins, François de Souza
author_facet Martins, François de Souza
author_role author
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Alvarenga, Bernardo Pinheiro de
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/9850449311607643
dc.contributor.referee1.fl_str_mv Alvarenga, Bernardo Pinheiro de
dc.contributor.referee2.fl_str_mv Camargo, Ivan Marques de Toledo
dc.contributor.referee3.fl_str_mv Silva, Wander Gonçalves da
dc.contributor.authorLattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/6005998064329496
dc.contributor.author.fl_str_mv Martins, François de Souza
contributor_str_mv Alvarenga, Bernardo Pinheiro de
Alvarenga, Bernardo Pinheiro de
Camargo, Ivan Marques de Toledo
Silva, Wander Gonçalves da
dc.subject.por.fl_str_mv Força magnetomotriz
Otimização de enrolamentos
Enxame de partículas
Otimização multiobjetivo
topic Força magnetomotriz
Otimização de enrolamentos
Enxame de partículas
Otimização multiobjetivo
Magnetomotive force
Winding optimization
Particle swarm
Multi-objective optimization
ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
dc.subject.eng.fl_str_mv Magnetomotive force
Winding optimization
Particle swarm
Multi-objective optimization
dc.subject.cnpq.fl_str_mv ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
description The present work demonstrates the optimization of the operation of electric machine windings. The parameters under study are the magnetomotive force and the end winding leakage inductance, obtained from the discrete distribution of conductors in the airgap. A multi-objective particle swarm metaheuristic optimization routine was proposed. The developed application is capable of generating the airgap conductor distribution for different machine configurations (single or poly-phase, single or double-layer, integral or fractional slots, full or shortened pitch, with the presence of empty slots, etc.), as well as the magnetomotive force curves and the end winding leakage inductance. Taking as an optimal winding the one that presents, simultaneously, less harmonic distortion of the magnetomotive force and less leakage inductance, the optimization by multi-objective particle swarm algorithm was used to obtain the optimal electrical machine parameter configuration.
publishDate 2022
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2022-12-13T14:44:01Z
dc.date.available.fl_str_mv 2022-12-13T14:44:01Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2022-10-28
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.fl_str_mv MARTINS, F. S. Otimização do desempenho de enrolamentos de máquinas elétricas através de algoritmo de enxames de partículas multiobjetivo. 2022. 39 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e da Computação) - Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2022.
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/12477
dc.identifier.dark.fl_str_mv ark:/38995/0013000000cfj
identifier_str_mv MARTINS, F. S. Otimização do desempenho de enrolamentos de máquinas elétricas através de algoritmo de enxames de partículas multiobjetivo. 2022. 39 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e da Computação) - Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2022.
ark:/38995/0013000000cfj
url http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/12477
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.program.fl_str_mv 50
dc.relation.confidence.fl_str_mv 500
500
500
dc.relation.department.fl_str_mv 4
dc.relation.cnpq.fl_str_mv 478
dc.rights.driver.fl_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Goiás
dc.publisher.program.fl_str_mv Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica e da Computação (EMC)
dc.publisher.initials.fl_str_mv UFG
dc.publisher.country.fl_str_mv Brasil
dc.publisher.department.fl_str_mv Escola de Engenharia Elétrica, Mecânica e de Computação - EMC (RG)
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Goiás
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFG
instname:Universidade Federal de Goiás (UFG)
instacron:UFG
instname_str Universidade Federal de Goiás (UFG)
instacron_str UFG
institution UFG
reponame_str Repositório Institucional da UFG
collection Repositório Institucional da UFG
bitstream.url.fl_str_mv http://repositorio.bc.ufg.br/tede/bitstreams/3377c230-de83-43a1-9913-f38c746c404f/download
http://repositorio.bc.ufg.br/tede/bitstreams/5694feb3-e3de-4234-a14b-9fc6592f8ad1/download
http://repositorio.bc.ufg.br/tede/bitstreams/76f1b7f4-f42e-43e8-b8a0-f9939ace48bf/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347
306ab1b5b22c2253592c883df7c0560a
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFG - Universidade Federal de Goiás (UFG)
repository.mail.fl_str_mv tasesdissertacoes.bc@ufg.br
_version_ 1815172512554680320

Registros relacionados