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Yes / Owing to the high specific energy consumption associated with thermal desalination technologies such as Multi Effect Distillation (MED), there is a wide interest to develop a cost-effective desalination technology. This study focuses on improving the operational, economic, and environmental perspectives of hybrid MED-TVC (thermal vapour compression) process via optimisation. Application of particle swarm optimisation (PSO) in several engineering disciplines have been noted but its potential has not been exploited fully in desalination technologies especially MED-TVC in the past. A multi-objective non-linear optimisation framework based on PSO is constructed here. Two of our earlier models have been used to predict the key process performance and cost indicators. The models are embedded within the PSO optimisation algorithm to develop a new hybrid optimisation model which minimises the total freshwater production cost, total specific energy consumption and brine flow rate while maintaining a fixed freshwater production for a given number of effects and seawater conditions. The steam flow rate and temperature are considered as control variables of the optimisation problem to achieve the objective function. The PSO has successfully achieved the optimum indexes for the hybrid MED-TVC process for a wide range of number of effects. It also shows a maximum reduction of freshwater production cost by 36.5%, a maximum energy saving by 32.1% and a maximum reduction of brine flow rate by 38.3%, while maintaining the productivity of freshwater.

<p>U disertaciji je dato jedno rešenje automatskog operativnog<br />upravljanja dvosmernom brodskom prevodnicom sa jednom komorom.<br />Kreiran je ekspertski sistem zasnovan na rasplinutoj (fuzzy) logici.<br />Upravljački sistem je testiran na modelu brodske prevodnice koji je<br />kreiran na osnovu statističkih podataka o gustini saobraćaja na<br />hidrosistemu DTD (Dunav-Tisa-Dunav), na osnovu tehničke<br />dokumentacije brodske prevodnice i na osnovu razgovora sa<br />operaterima. Sistem je zatim optimizovan globalnim algoritmima<br />optimizacije. Dobijeno rešenje se pokazalo značajno bolje u poređenju<br />sa standardnim algoritmima odluke.</p> / <p>This thesis presents a solution to automatic control of a two-way one-channel<br />ship lock. Expert system based on fuzzy logic is designed. This control<br />system is tested on model of ship lock created using statistical data of<br />transportation density on DTD (Danube-Tisa-Danube) channel, using<br />technical documentation of ship lock and interview with operators. The<br />system is further optimized with global optimization techniques. Given<br />solution proved to be significantly better than standard decision algorithms.<br />&nbsp;</p>

Made available in DSpace on 2017-07-10T16:41:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissert Milton Ernesto Barrios Aguilar 3.pdf: 9539969 bytes, checksum: 3ccd249e45fb24533b33236925ee74dc (MD5) Previous issue date: 2016-08-04 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The increase in wind power integration into power systems is currently a general trend in many countries and the Variable-Speed Wind Turbine (VSWT) Equipped with a Doubly Fed Induction Generator System with back-to-back power converters are most often used for this purpose. There is the need for its control system to operate properly to ensure stability and to achieve the desired performance when they are subjected to different transient disturbances, which is a difficult taste due to nonlinearities and strong coupling between electrical and mechanical variables in this type of wind turbine. In this context, this work aims to tune the gains of the PI controllers that make up the control system using a collective intelligence meta-heuristic algorithm for two normal perturbations in the operation of a wind farm: a wind variation and electrical fault. For that, it was modeled the wind turbine taking advantage of detailed modeling, considering the stator voltage oriented control structure, with active and reactive power control loops and their respective current controls, all equipped with PI controllers. Therefore, a set of objective functions was generated penalizing the most important variables directly from the dynamic simulation. Next, a multi-objective PSO algorithm has been enhanced, to be used as a tuning tool. Then the algorithm was applied to the VSWT for Single-machine infinite bus system for wind speed variation and electrical fault. Finally, the robustness of the tunings was tested on the in Single-machine infinite bus system and a 32 nodes feeder. The PSO showed good ability to exploitation and intensification of the search space reaching the preset tuning requirements in all cases. Stability and satisfactory performance results were obtained for transient disturbances thanks to key variables penalty in the objective functions. The tuning resulted robust enough for variations of feeder parameters and operating conditions besides the proper stiffness coefficient of the turbine generator mechanical coupling, whenever the wind turbine was subjected to disturbances considered in the tuning. It is also noted that exploring the objective functions and the algorithm itself can attain a large improvement in the performance of the tuned wind turbine control system for wind variations and electrical faults / O aumento da integração da geração eólica em sistemas elétricos de potência é atualmente uma tendência generalizada em muitos países e os Aerogeradores de Velocidade Variáveis (AVV) com Geradores de Indução de Dupla Alimentação (DFIG) com conversores de potência de tipo back-to-back são os mais empregados para este fim. Existe a necessidade de que seu sistema de controle atue corretamente para garantir a estabilidade e obter o desempenho desejado quando estes são submetidos a diferentes perturbações transitórias, o que resulta difícil devido às não-linearidades e à forte relação entre as grandezas elétricas e mecânicas deste tipo de aerogerador. Neste contexto, esta dissertação tem como objetivo a sintonia dos ganhos dos controladores PI que compõem o sistema de controle, utilizando um algoritmo meta-heurístico de inteligência coletiva, para duas perturbações normais na operação de uma usina eólica: variação de vento e falta elétrica. Para isso, foi modelado o DFIG aproveitando modelos detalhados, considerando a estrutura de controle orientada pela tensão do estator, com malhas de controle de potência ativa e reativa e seus respetivos controles de correntes, todas equipadas com controladores tipo PI. Logo foi gerado um conjunto de funções objetivos, penalizando diretamente das simulação dinâmica as variáveis de maior importância. A seguir, foi aprimorado um algoritmo PSO multi-objetivo, o qual é utilizado como ferramenta de sintonia. Em seguida, o algoritmo foi aplicado ao DFIG na configuração máquina barra-infinita para variação de vento e falta elétrica. Finalmente foi testada a robustez das sintonias obtidas no sistema de máquina barra-infinita e em um alimentador de 32 nós. O PSO apresentou uma boa capacidade de exploração e intensificação do espaço de busca alcançando os requisitos de sintonia preestabelecidos em todos os casos. Os resultados de estabilidade e desempenhos foram satisfatórios para as perturbações transitórias utilizadas graças à penalização de variáveis chaves nas funções objetivos. A sintonia resultou suficientemente robusta para variações de parâmetros do alimentador e de condições operativas, além do próprio coeficiente de rigidez do acoplamento mecânico turbina-gerador, sempre que a usina esteja submetida a perturbações consideradas na sintonia. Observa-se também que explorando as funções objetivo e o próprio algoritmo pode-se atingir uma ampla melhoria no desempenho do sistema de controle do DFIG sintonizado para as variações de vento e faltas elétricas. Palavras-chave: Geração Eólica, Aerogeradores

Submitted by Maike Costa (maiksebas@gmail.com) on 2017-06-29T14:15:20Z No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 1397036 bytes, checksum: 303111e916d8c9feca61ed32762bf54c (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-29T14:15:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 1397036 bytes, checksum: 303111e916d8c9feca61ed32762bf54c (MD5) Previous issue date: 2017-01-31 / The Maximu m Diversity Problem (MDP) is a problem of combinatorial optimization area that aims to select a pre-set number of elements in a given set so that a sum of the differences between the selected elements are greater as possible. MDP belongs to the class of NP-Hard problems, that is, there is no known algorithm that solves in polynomial time accurately. Because they have a complexity of exponential order, require efficient heuristics to provide satisfactory results in acceptable time. However, heuristics do not guarantee the optimality of the solution found. This paper proposes a new hybrid approach for a resolution of the Maximum Diversity Problem and is based on the Particle Swarm Optimization (PSO) and Tabu Search (TS) metaheuristics, The algorithm is called PSO_TS. The use of PSO_TS achieves the best results for known instances testing in the literature, thus demonstrating be competitive with the best algorithms in terms of quality of the solutions. / O Problema da Diversidade Máxima (MDP) é um problema da área de Otimização Combinatória que tem por objetivo selecionar um número pré-estabelecido de elementos de um dado conjunto de maneira tal que a soma das diversidades entre os elementos selecionados seja a maior possível. O MDP pertence a classe de problemas NP-difícil, isto é, não existe algoritmo conhecido que o resolva de forma exata em tempo polinomial. Por apresentarem uma complexidade de ordem exponencial, exigem heurísticas eficientes que forneçam resultados satisfatórios em tempos aceitáveis. Entretanto, as heurísticas não garantem otimalidade da solução encontrada. Este trabalho propõe uma nova abordagem híbrida para a resolução do Problema da Diversidade Máxima e está baseada nas meta-heurísticas de Otimização por Nuvem de Partículas (PSO) e Busca Tabu(TS). O algoritmo foi denominado PSO_TS. Para a validação do método, os resultados encontrados são comparados com os melhores existentes na literatura.

Made available in DSpace on 2015-03-03T15:07:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AndreFOAD_DISSERT.pdf: 2002320 bytes, checksum: 0ebf2e7fb75a8ce59284dc72a43ef7ba (MD5) Previous issue date: 2012-05-18 / The separation methods are reduced applications as a result of the operational costs, the low output and the long time to separate the uids. But, these treatment methods are important because of the need for extraction of unwanted contaminants in the oil production. The water and the concentration of oil in water should be minimal (around 40 to 20 ppm) in order to take it to the sea. Because of the need of primary treatment, the objective of this project is to study and implement algorithms for identification of polynomial NARX (Nonlinear Auto-Regressive with Exogenous Input) models in closed loop, implement a structural identification, and compare strategies using PI control and updated on-line NARX predictive models on a combination of three-phase separator in series with three hydro cyclones batteries. The main goal of this project is to: obtain an optimized process of phase separation that will regulate the system, even in the presence of oil gushes; Show that it is possible to get optimized tunings for controllers analyzing the mesh as a whole, and evaluate and compare the strategies of PI and predictive control applied to the process. To accomplish these goals a simulator was used to represent the three phase separator and hydro cyclones. Algorithms were developed for system identification (NARX) using RLS(Recursive Least Square), along with methods for structure models detection. Predictive Control Algorithms were also implemented with NARX model updated on-line, and optimization algorithms using PSO (Particle Swarm Optimization). This project ends with a comparison of results obtained from the use of PI and predictive controllers (both with optimal state through the algorithm of cloud particles) in the simulated system. Thus, concluding that the performed optimizations make the system less sensitive to external perturbations and when optimized, the two controllers show similar results with the assessment of predictive control somewhat less sensitive to disturbances / Os m?todos de separa??o de ?leo e ?gua possuem, em sua maioria, aplica??es reduzidas devido ao custo operacional, a baixa efici?ncia de separa??o e ao alto tempo de processamento da separa??o. Por?m, Esses m?todos de tratamento s?o importantes devido a necessidade de extra??o dos contaminantes mais indesejados no processo de produ??o do petr?leo, a ?gua, e ao mesmo tempo, a concentra??o de ?leo na ?gua deve ser m?nima (da ordem de 40 a 20ppm) para o descarte regular da fase aquosa ao mar. A partir dessa necessidade de tratamento prim?rio objetiva-se, neste trabalho, estudar e implementar algoritmos de identifica??o para modelos polinomiais NARX em malha fechada, detectando a estrutura dos modelos, e comparar estrat?gias de controle PI e preditivo utilizando os modelos NARX (Nonlinear Auto-Regressive with Exogenous Input) atualizados online em uma combina??o de separador trif?sico em s?rie com tr?s baterias de hidrociclones. Os objetivos principais deste trabalho s?o obter um processo otimizado de separa??o trif?sica que regule o sistema, mesmo na presen?a de golfadas; mostrar que e poss?vel obter sintonias otimizadas para os controladores analisando a malha como um todo; e, avaliar e comparar as estrat?gias de controle PI e preditivo aplicadas ao processo. Para cumprir estes objetivos foi utilizado um simulador para representar o separador trif?sico e os hidrociclones, al?m de desenvolvidos algoritmos de identifica??o de sistemas (NARX) utilizando MQR (M?nimos Quadrados Recursivo), aliados a m?todos de detec??o de estrutura de modelos. Tamb?m foram implementados algoritmos de controle preditivo com modelos NARX atualizados online, e algoritmos de otimiza??o que utilizam PSO (Particle Swarm Optimization). O trabalho finaliza com a compara??o de resultados obtidos a partir da utiliza??o dos controladores PI e preditivo no sistema simulado ambos com par?metros otimizados atrav?s do algoritmo de nuvem de part?culas, e concluindo que as otimiza??es realizadas tornam o regulat?rio menos sens?vel a perturba??es externas (golfadas) e quando otimizados os dois controladores apresentam resultados similares, sendo os resultados do preditivo um pouco menos sens?vel as perturba??es

Made available in DSpace on 2017-07-10T18:08:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Daniela E G Trigueros.pdf: 1658351 bytes, checksum: 7fbea29ba41e37a5bf51e05f405fc287 (MD5) Previous issue date: 2008-02-12 / Universidade Estadual do Oeste do Paraná. Campus de Toledo / The aromatics hydrocarbons usually known as BTEX (benzene, toluene, ethylbenzene, and xylenes isomers) are toxics compounds presented in many petroleum products, such as gasoline, and are also widely used in chemical and petrochemical industries. When these compounds are released in the environment a contamination of the soil and the groundwater took place. As a result, the use of the aquifers becomes impossible. Groundwaters nowadays represent an alternative potable water source in many countries. Therefore, it s crucially important to study the biodegradation process, in particular when multiple substrates are presented in the system. In this work, the kinetics of BTEX biodegradation was studied, individually and as in mixture. Hence, the performance of the different microbial growth unstructured models, based on the population level kinetics were investigated by using experimental data from literature. The equations of the material balances, for batch operation mode, were numerically solved (RKF45 method) applying the Monod and Andrews models to describe an individual substrates biodegradation kinetics. Similarly, the applied equations describing mixture substrates biodegradation kinetics were solved by using the competitive, noncompetitive and uncompetitive inhibitions models as well as the sum kinetic interactions parameters (SKIP) model. Moreover, in order to understand the mechanisms involved in the biodegradation process of the BTP toxics compounds (benzene, toluene, and phenol), individually and as the binary and ternary mixtures, were investigated. In this case, some inhibition models modifications were proposed in order to describe the biodegradation kinetics of the benzene-toluene and benzene-phenol mixtures. The kinetic parameters were estimated by using Particle Swarm global optimization method. The experimental data were taken from the literature and the programs were coded in Maple software. The least square method was used as a statistical criterion of the search. The evaluated kinetic parameters values obtained in the present study were found to describe very well experimental data and to be in accordance with the values reported in the literature. The simple Monod and Andrews models accurately predict the BTEX individual biodegradation kinetics. The SKIP model provided the best description of BTEX biodegradation kinetics, showing the existence of non specific interactions between the BTEX substrates. The other models behavior indicated a presence of a competitive and a noncompetitive inhibition in the mixtures, agreeing with the reality that a mixture culture used in the biodegradation can have multiples metabolic pathways to the BTEX biodegradation. By applying the SKIP model, the interactions between BTEX substrates was estimated, where the ethylbenzene expressed a higher inhibitory effect in the mixtures, whereas the xylene shown a smaller one. The competitive inhibition model adequately described the BTP binary and ternary mixtures biodegradation process, because substrates biodegradation is catabolized via the same enzymatic pathway of Pseudomonas putida F1. Moreover, the inhibition models modifications proposed described better the biodegradation kinetics of benzene-toluene and benzene-phenol mixtures. Finally, the obtained results in this work have shown that the best models can be successfully applied for optimization of toxics compounds biodegradation process by applying different bioreactors types and operational conditions. / Os hidrocarbonetos aromáticos benzeno, tolueno, etilbenzeno e xilenos, coletivamente conhecidos como BTEX são compostos tóxicos presentes em derivados de petróleo, como a gasolina, e utilizados em larga escala nas indústrias químicas e petroquímicas. Estes compostos quando liberados no meio ambiente contaminam o solo e as águas subterrâneas, podendo inviabilizar a exploração de aqüíferos, que atualmente representam uma fonte alternativa de água potável. Portanto, é fundamental a pesquisa de processos de biodegradação, particularmente quando múltiplos substratos estão presentes no sistema. Neste trabalho investigou-se a cinética de biodegradação dos compostos BTEX, individualmente e em mistura. Para tanto, o desempenho de diversos modelos não-estruturados de crescimento microbiano, baseado na cinética no nível da população, foi avaliado utilizando-se dados experimentais obtidos da literatura. As equações do balanço material em operação batelada foram numericamente resolvidas (método RKF45) aplicando os modelos de Monod e Andrews à cinética de biodegradação individual dos substratos. Igualmente, as equações aplicadas à cinética de biodegradação da mistura BTEX foram resolvidas considerando os modelos de inibição competitiva, acompetitiva e não-competitiva, bem como o modelo soma cinética dos parâmetros de interação (sum kinetic interactions parameters SKIP). Para o entendimento dos mecanismos envolvidos na biodegradação de múltiplos substratos tóxicos, também foram investigadas a cinética de biodegradação dos compostos BTF (benzeno, tolueno e fenol), individualmente e em misturas binárias e ternária. Neste caso, algumas modificações nos modelos de inibição foram propostas para descrever a cinética de biodegradação das misturas benzeno-tolueno e benzeno-fenol. Os parâmetros cinéticos foram estimados por meio de um método de otimização global conhecido como Enxame de Partículas (Particle Swarm Optimization PSO), implementado no software Maple®, utilizando a função dos mínimos quadrados como critério estatístico. Os parâmetros obtidos no presente trabalho mostraram-se coerentes com valores relatados na literatura. A biodegradação individual dos substratos BTEX foi adequadamente representada pelos modelos de Andrews e Monod. O modelo SKIP proporcionou a melhor representação da cinética de biodegradação da mistura BTEX, e conseguiu mostrar a existência de interações não específicas entre os substratos BTEX. Além do ótimo ajuste do modelo SKIP, inferências sobre o comportamento dos demais modelos avaliados indicam uma mistura de inibições competitiva e não-competitiva, concordando com o fato de que, a mistura de culturas microbianas utilizada na biodegradação, pode apresentar múltiplos caminhos metabólicos para a biodegradação dos compostos BTEX. Por meio do modelo SKIP estimou-se as interações entre os substratos BTEX, onde o etilbenzeno apresentou o maior efeito de inibição sobre os demais compostos, ao passo que o xileno mostrou o menor efeito. O modelo de inibição competitiva representou adequadamente a cinética de biodegradação dos substratos BTF, em misturas binárias e ternária, concordando com o fato de que estes compostos são catabolizados pelo mesmo caminho enzimático da Pseudomonas putida F1 utilizada na biodegradação. Além disso, as modificações propostas para os modelos de inibição, representaram melhor a cinética de biodegradação das misturas benzeno-tolueno e benzeno-fenol. Os resultados alcançados neste trabalho mostram que os melhores modelos podem ser aplicados com sucesso na otimização dos processos de biodegradação de compostos tóxicos em diferentes tipos de biorreatores e condições operacionais.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao Raimundo.pdf: 3146531 bytes, checksum: 40d7a999c6dda565c6701f7cc4a171aa (MD5) Previous issue date: 2011-07-28 / The defense mechanisms expansion for cyber-attacks combat led to the malware evolution, which have become more structured to break these new safety barriers. Among the numerous malware, Botnet has become the biggest cyber threat due to its ability of controlling, the potentiality of making distributed attacks and because of the existing structure of control. The intrusion detection and prevention has had an increasingly important role in network computer security. In an intrusion detection system, information about the current situation and knowledge about the attacks contribute to the effectiveness of security process against this new cyber threat. The proposed solution presents an Intrusion Detection System (IDS) model which aims to expand Botnet detectors through active objects system by proposing a technology with collect by sensors, preprocessing filter and detection based on signature and anomaly, supported by the artificial intelligence method Particle Swarm Optimization (PSO) and Artificial Neural Networks. / A ampliação dos mecanismos de defesas no uso do combate de ataques ocasionou a evolução dos malwares, que se tornaram cada vez mais estruturados para o rompimento destas novas barreiras de segurança. Dentre os inúmeros malwares, a Botnet tornou-se uma grande ameaça cibernética, pela capacidade de controle e da potencialidade de ataques distribuídos e da estrutura de controle existente. A detecção e a prevenção de intrusão desempenham um papel cada vez mais importante na segurança de redes de computadores. Em um sistema de detecção de intrusão, as informações sobre a situação atual e os conhecimentos sobre os ataques tornam mais eficazes o processo de segurança diante desta nova ameaça cibernética. A solução proposta apresenta um modelo de Sistema de Detecção de Intrusos (IDS) que visa na ampliação de detectores de Botnet através da utilização de sistemas objetos ativos, propondo uma tecnologia de coleta por sensores, filtro de pré-processamento e detecção baseada em assinatura e anomalia, auxiliado pelo método de inteligência artificial Otimização de Enxame da Partícula (PSO) e Redes Neurais Artificiais.

This dissertation presents a pumping system operation efficiency improvement solution that includes optimal selection and control of the water pump. This solution is formulated based on the performance, operation, equipment and technology (POET) framework. The focus is on the minimization of the operational energy cost. This efficiency improvement solution is divided into three stages in accordance with the operation category of the POET framework. The first stage is to select the optimal pump capacity by considering both energy efficiency and load shifting requirements. The second stage is to develop a flexible pump controlling strategy that combines and balances the contributions from energy efficiency and load shifting. The last stage is to improve the robustness of the control system using the closed-loop model predictive control approach. An optimal pump capacity selection model is formulated. In this model, additional capacity requirements for load shifting are considered along with the traditional energy efficiency requirements. By balancing the contributions from load shifting and energy efficiency, the operational energy cost can be reduced by up to 37%. An optimal pump control is formulated. The objective of this control model is to balance the energy efficiency and load shifting contributions during the operation and minimize the operational energy cost. This control model is tested under different operational conditions and it is compared to other existing control strategies. The simulation and comparison results show that the proposed control strategy achieves the lowest operational energy cost in comparison to other strategies. This optimal pump control model is further modified into the closed-loop model predictive control format to increase the robustness of the control system under operation uncertainties. A mixed integer particle swarm optimization algorithms is employed to solve the optimization problems in this research. AFRIKAANS : Hierdie verhandeling bied ’n verbeterde oplossing vir die operasionele doeltreffendheid van pompstelsels wat die optimale keuse en beheer van die waterpomp insluit. Hierdie oplossing is geformuleer op ’n raamwerk wat werkverrigting, bedryf, toerusting en tegnologie in ag neem. Die oplossing fokus op die vermindering van bedryfsenergie koste. Hierdie oplossing is onderverdeel in drie fases soos bepaal deur die bedryfskategorie gegrond op die bogenoemde raamwerk: Die eerste fase is die keuse van die optimale pompkapasiteit deur beide energiedoeltreffendheid en lasverskuiwing in ag te neem. Die tweede fase is om ’n buigbare pompbeheer strategie te ontwikkel wat ’n goeie balans handhaaf tussen die onderskeie bydraes van energiedoeltreffendheid en lasverskuiwing. Die derde fase is om die stabiliteit van die beheerstelsel te verbeter deur gebruik te maak van ’n geslote-lus beheermodel met voorspellende beheer (Predictive Control). ’n Model vir die keuse van optimale pompkapasiteit is geformuleer. In hierdie model word vereistes vir addisionele pompkapasiteit vir lasverskuiwing sowel as vereistes in terme tradisionele energiedoeltreffendheid in ag geneem. Deur die regte verhouding tussen die onderskeie bydraes van energiedoeltreffendheid en lasverskuiwing te vind kan ’n besparing van tot 37% op die energiekoste verkry word. Optimale pompbeheer is geformuleer. Die doel van die beheermodel is om die bydraes van energiedoeltreffendheid en lasverskuiwing te balanseer en om die bedryfsenergie koste te minimiseer. Hierdie beheermodel is getoets onder verskillende bedryfstoestande en dit is vergelyk met ander bestaande beheerstrategiee. Die simulasie en vergelyking van resultate toon dat die voorgestelde beheerstrategie die laagste bedryfsenergie koste behaal in vergelyking met ander strategiee. Hierdie optimale pomp beheermodel is verder aangepas in ’n geslote beheermodel met voorspellende beheerformaat om die stabiliteit van die beheerstelsel te verbeter onder onsekere bedryfstoestande. ’n Gemende heelgetal partikel swerm optimisasie (Mixed interger particle swarm optimization) algoritme is gebruik om die optimiseringsprobleme op te los tydens hierdie navorsingsoefening. / Dissertation (MEng)--University of Pretoria, 2011. / Electrical, Electronic and Computer Engineering / Unrestricted

Orientador: Prof. Dr. Luiz Alberto Luz de Almeida / Coorientador: Prof. Dr. Carlos Eduardo Capovilla / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Santo André, 2018. / O trabalho apresenta uma extensao da limitacao estatica Loop Proximity (..2..) do modelo de histerese para incorporar a componente reversivel de magnetizacao dependente de taxa para modelar nucleos de ferrite de energia e, possivelmente, materiais ferromagneticos baseados em ferro e niquel para aplicacoes de baixa frequencia. O modelo proposto e baseado em a combinacao do modelo estatico (..2..) com um filtro discreto dinamico linear de uma resposta de impulso infinita. Dois casos em que a histerese depende da frequencia de excitacao apresentada usando dados sinteticos para validar a capacidade do modelo para representar o comportamento de nucleos fisicos reais. A tecnica de otimizacao por enxames de particulas e empregada como um metodo para estimacao de parametros no resultado modelo estatico-dinamico nao linear. Os resultados da simulacao sao apresentados indicando que trouxemos a comunidade eletronica de potencia um modelo de nucleo promissor e alternativo para componentes magneticos usado em fontes de energia renovaveis. / We present an extension of the static Limiting Loop Proximity ..2.. hysteresis model to incorporate reversible magnetization and rate-dependency to model power ferrite cores and, possibly, ferromagnetic materials based on iron and nickel for low-frequency applications. The proposed model is based on the combination of the ..2.. static model with a dynamical discrete linear filter of an infinite impulse response. Two cases where the hysteresis depends on the excitation frequency are presented using synthetic data to validate de capacity of the model to behave as real physical cores. The particle swarm optimization is employed as a method for parameter estimation in the resulting nonlinear static-dynamic model. Simulation results are presented indicating that we brought to the power electronic community apromising and alternative core model for magnetic components used in renewable power sources.