2 resultados para ELECTRICAL MACHINES

em Biblioteca Digital da Produção Intelectual da Universidade de São Paulo


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Muitas pesquisas estão sendo desenvolvidas buscando nos sistemas inteligentes soluções para diagnosticar falhas em máquinas elétricas. Estas falhas envolvem desde problemas elétricos, como curto-circuito numa das fases do estator, ate problemas mecânicos, como danos nos rolamentos. Dentre os sistemas inteligentes aplicados nesta área, destacam-se as redes neurais artificiais, os sistemas fuzzy, os algoritmos genéticos e os sistemas híbridos, como o neuro-fuzzy. Assim, o objetivo deste artigo é traçar um panorama geral sobre os trabalhos mais relevantes que se beneficiaram dos sistemas inteligentes nas diferentes etapas de análise e diagnóstico de falhas em motores elétricos, cuja principal contribuição está em disponibilizar diversos aspectos técnicos a fim de direcionar futuros trabalhos nesta área de aplicação.

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This paper presents a method for electromagnetic torque ripple and copper losses reduction in (non-sinusoidal or trapezoidal) surface-mount permanent magnet synchronous machines (SM-PMSM). The method is based on an extension of classical dq transformation that makes it possible to write a vectorial model for this kind of machine (with a non-sinusoidal back-EMF waveform). This model is obtained by the application of that transformation in the classical machine per-phase model. That transformation can be applied to machines that have any type of back-EMF waveform, and not only trapezoidal or square-wave back-EMF waveforms. Implementation results are shown for an electrical converter, using the proposed vectorial model, feeding a non-sinusoidal synchronous machine (brushless DC motor). They show that the use of this vectorial mode is a way to achieve improvements in the performance of this kind of machine, considering the electromagnetic torque ripple and copper losses, if compared to a drive system that employs a classical six-step mode as a converter. Copyright (C) 2011 John Wiley & Sons, Ltd.