Eletrônica de Potência

A Soldagem é o processo de união de materiais (particularmente os metais) mais importante do ponto de vista industrial sendo extensivamente utilizada na fabricação e recuperação de peças, equipamentos e estruturas. A sua aplicação atinge desde pequenos componentes eletrônicos até grandes estruturas e equipamentos (pontes, navios, vasos de pressão, etc.). Existe um grande número de processos de soldagem diferentes, sendo necessária a seleção do processo (ou processos) adequado para uma dada aplicação.
É fato que o grau de importância desse equipamento, comumente usado em vários segmentos profissionais e até mesmo de forma doméstica, em pequenos reparos, tem sido dos mais elevados para a indústria. Observando esses fatores fica claro que por mais evoluída que esteja a tecnologia com máquinas de solda MIG, que possuem excelente acabamento e máquinas que são operadas via programação de software, o mercado não abre mão da máquina de solda de eletrodo revestido, principalmente pelo seu baixo custo e sua versatilidade.
Tendo em vista a grande aceitação desse equipamento, chegamos à conclusão de que este tipo de máquina já está estabelecido e que vale a pena fazer melhorias neste segmento. E foi pensando na agilidade e comodidade do operador que o GRUPO ALPHA decidiu por trazer maior tecnologia a uma máquina de solda elétrica já existente no SENAI e que já possui alguns incrementos interessantes realizados pelo grupo de projetos anterior, o GRUPO MASTER.
Como no grupo o interesse comum era fazer um projeto com microcontrolador e um dos integrantes já tinha um conhecimento sobre o equipamento todos acharam por bem aceitar este desafio.
Este equipamento já possui um sistema de regulagem de tensão automático e controle de potência na tocha, porém, esse controle é realizado através de um sistema eletromecânico e trabalha com baixa precisão. Para isso, nós optamos por fazer um sistema de controle “MICROPROCESSADO”, eliminando as partes mecânicas da máquina e com um leitor de corrente digital com displays frontais.

A teoria de sistemas dinâmicos, que engloba a teoria do caos, fornece ferramentas muito convenientes e relevantes para se analisar problemas de diversas áreas, incluindo os da engenharia elétrica. Neste trabalho será apresentado um conversor buck CC/CC operando em malha fechada com ganho proporcional e modulação PWM. Os valores dos componentes são escolhidos de tal forma a permitir a operação do conversor no modo de condução descontínua, isto é, a corrente é sempre nula no início de cada ciclo PWM. A abordagem é baseada no mapa unidimensional apresentado por Tse [1] que produz um modelo discreto aproximado para a tensão de saída do sistema. São apresentados os diagramas teia de aranha para as órbitas de período 1, 2, 3, 4 e em regime caótico. Será discutido quais valores atribuídos ao parâmetro de controle ganho proporcional produzem algumas órbitas estáveis e quais introduzem caos ao sistema. Um caso de órbita de período 3 será apresentado e discutido. Neste trabalho serão definidos mapas unidimensionais discretos, apresenta-se o conversor \textit{buck} e também um modelo discreto que fornece sua dinâmica. Será discorrido também sobre a construção dos mapas e seu comportamento dinâmico. Algumas ferramentas de análise da dinâmica são utilizadas, como por exemplo diagramas de teia de aranha e de bifurcação. As ferramentas utilizadas para análises de mapas unidimensionais se mostraram muito eficientes para determinar a dinâmica do conversor buck e para entender melhor seu funcionamento e regime de operação.

This article presents a study on the application of artificial neural networks as a maximum power point tracking algorithm (MPPT) in photovoltaic systems. To find the duty cycle of converters faster and deliver a higher power to the load, a neural network is proposed as an improvement of the MPPT algorithm. A comparison is made between the use a classic MPPT and the trained neural network. The PSIM software will be used to simulate photovoltaic systems and Python for programming and training the artificial neural network. The results show a clear improvement in performance by the proposed method in comparison to the classic Perturb and Observe. Resumo: Este artigo apresenta um estudo sobre a aplicação de redes neurais artificiais como algoritmo de rastreamento de ponto de máxima potência (MPPT) em sistemas fotovoltaicos aplicado a um conversor CC-CC Cúk. Visando encontrar de forma mais rápida a razão cíclica da chave de comutação em conversores CC/CC e entregar uma maior potência a ...

This paper presents a steady-state analysis and design methodology for the Class-E2 resonant DC/DC converter. The converter is represented in a normalized state-space model that is independent of specifications and real system components, like as inductors, capacitors and resistors. Analytical waveforms are obtained and can be used to design the converter. The main contribution of the paper is the development of an analysis methodology that does not separate the inverter and rectifier stages and ensures the soft-switching on both switch and diode. A step-by-step design procedure is presented, in which the real system components can be obtained based on design abacus. A comparison among theoretical, simulation and experimental results are performed based on a design example.

This work aims at the design of a roped elevator prototype, which uses a linear induction motor (LIM) as a traction machine. It is also concerned with the development of a specific inverter to feed the linear motor that allows several ways to drive the elevator through a suitable choice of the RMS voltage levels, angular phase displacement and electrical frequency of the output voltage. The result tries to establish a new concept for elevators through a new construction technique and assembly of the system with counterweight, which increases the reliability and comfort with cost reduction.

This article presents a study on the application of artificial neural networks as a maximum power point tracking algorithm (MPPT) in photovoltaic systems. To find the duty cycle of converters faster and deliver a higher power to the load, a neural network is proposed as an improvement of the MPPT algorithm. A comparison is made between the use a classic MPPT and the trained neural network. The PSIM software will be used to simulate photovoltaic systems and Python for programming and training the artificial neural network. The results show a clear improvement in performance by the proposed method in comparison to the classic Perturb and Observe. Resumo: Este artigo apresenta um estudo sobre a aplicação de redes neurais artificiais como algoritmo de rastreamento de ponto de máxima potência (MPPT) em sistemas fotovoltaicos aplicado a um conversor CC-CC Cúk. Visando encontrar de forma mais rápida a razão cíclica da chave de comutação em conversores CC/CC e entregar uma maior potência a ...

This paper proposes an AC-DC five level solid state transformer (SST) topology with high frequency isolation and bidirectional power flow control capability. The topology is composed of two interleaved NPC-3L arms in primary side, and a single-phase full-bridge converter in the secondary side. The switching state diagram, the modulation and control strategies are presented as well as theoretical analysis of the converter is realized through the fundamental model in order to obtain the power flow curve, as in the traditional DAB converter. The theoretical study is validated through results obtained from an 800W experimental prototype of the proposed converter.