Oprogramowanie do wyznaczania kształtu impulsu napięciowego zasilającego silnik BLDC wykorzystujące metodę poszukiwana kukułczego

• Autorzy: Knypiński Łukasz , Kuroczycki Sebastian , Kurzawa Milena

Identyfikatory

DOI

10.21008/j.1897-0737.2021.106.0002

Warianty tytułu

EN

Computer Software for Determining the Shape of the Supply Voltage Waveform the BLDC Motor Using Cuckoo Search Algorithm

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W pracy przedstawiono algorytm oraz oprogramowanie do wyznaczania kształtu impulsu napięciowego zasilającego pasma stojana bezszczotkowego silnika prądu stałego (BLDC). Aplikacja została napisana w języku Python 3.8. Składa się z dwóch niezależnych modułów: (a) procedury optymalizacyjnej oraz (b) modelu matematycznego silnika BLDC. Model matematyczny silnika wykorzystuje uproszczony model o parametrach skupionych. Efektywność metody poszukiwania kukułczego badano wyznaczając minimum globalne funkcji analitycznej. Porównano wyniki obliczeń symulacyjnych dla dwóch metod optymalizacji: (a) metody poszukiwania kukułczego oraz (b) metody wzorowanej na echolokacyjnym zachowaniu nietoperzy. Wyznaczono parametry impulsu napięciowego zapewniającego minimalizację współczynnika tętnień.

EN

In the paper an algorithm and computer software for determining the shape of the supply voltage waveform for a brushless DC motor (BLDC) was developed. The computer application was made in the Python 3.8. The software consists of two independent modules: (a) the optimization procedure and (b) the mathematical model of the BLDC motor. The mathematical model of device was based on lumped parameters. The optimization procedure contains the cuckoo search optimization algorithm. The performance of cuckoo search algorithm was compared with bat algorithm using Rosenbrock function. Finally the optimization procedure was applied to determining the supply waveform ensuring the minimization of torque ripple in BLDC motor.

Słowa kluczowe

PL

optymalizacja; metoda poszukiwania kukułczego; bezszczotkowe silniki prądu stałego; model o parametrach skupionych

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej
• Czasopismo: Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering
• Rocznik: 2021
• Tom: No. 106
• Strony: 17--29
• Opis fizyczny: Bibliogr. 24 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Knypiński Łukasz

• Politechnika Poznańska

autor

Kuroczycki Sebastian

• Politechnika Poznańska

autor

Kurzawa Milena

• Politechnika Poznańska

Bibliografia

• [1] Wojciechowski R., Analysis and optimization of an axial flux permanent magnet coreless motor based using superposition principle and genetic algorithm, Archives of Electrical Engineering, vol. 65, no. 3, pp. 601 – 611, 2016.
• [2] Mutluer M., Sahman A., Cunkas M., “Heuristic optimization based on penalty approach for surface permanent magnet synchronous machines”, Arabian Journal for Science and Engineering, vol. 45, pp. 6751-6767, 2020.
• [3] Knypiński Ł., Optimal design of the rotor geometry of line-start permanent magnet synchronous motor using the bat algorithm, Open Phisycs, pp. 965 – 970, 2017.
• [3] Belahcen, A., Floran, M., El-Hadi-Zaim, Z. Kolondzovski, Z. Combined FE and particle swarm algorithm for optimization high speed PM synchronous machine. COMPEL 2015, 34, 2, 475 – 484.
• [4] Knypiński Ł., Pawełoszek K, Le Manech Y., Optimization of low-power line-start PM motor using gray wolf metaheuristic algorithm, Energies, vol. 13, no. 5, 2020.
• [5] Demenko A., Stachowiak D., Finite Element and Experimental Analysis of an Axisymmetric Electromechanical Converter with a Magnetostrictive Rod, Energies, vol. 13, no. 5, pp. 1 – 12, 2020.
• [6] Barański M., FE analysis of coupled electromagnetic-thermal phenomena in the squirrel cage motor working at hight ambient temperature, COMPEL, vol. 38, no. 4, pp. 1120 – 1132, 2019.
• [7] Arnoux P. H., Caillard P., Gillon F., Modeling finite-element constraint to run an electrical machine design optimization using machine learning, IEEE Transactions on Magnetics, vol. 51, no. 3, 2015.
• [8] Dey B., García Márquez F. P., Basak S., Smart energy management of residential microgrid system by a novel hybrid MGWOSCACSA algorithm, Energies, vol. 13, no. 3500, pp. 1 – 23, 2020.
• [9] Devarapalli R.; Kumar Sinh N.; Bathinavenkateswara R.; Knypiński, Ł.; Jaya Naga N., Garcia Marquez F. P., Allocation of real power generation based on computing over all generation cost: an approach of Salp Swarm Algorithm. Archives of Electrical Engineering 2021, 78, 2, 337 – 349, 2021.
• [10] Knypiński, Ł. Constrained optimization of line-start PM motor based on the gray wolf optimizer. Eksploatacja i Niezawodnosc – Maintenance and Reliability, pp. vol. 23, no. 1, pp. 1 – 10, 2021.
• [11] Devarapalli R., Bhattacharyya B., Sinha N. K., Dey B., “Amended GWO approach based multi-machine power system stability enhancement”, ISA Transactions, vol. 109, pp. 152–174, 2021.
• [12] Shi Y., Brain Storm Optimization Algorithm, Advances in Swarm Intelligence, pp. 303 – 309, pp. 2011.
• [13] Larson J., Menickelly M. and Wild S., Derivative-free optimization methods, Acta Numerica, vol. 28, pp. 287-404, 2019
• [14] Collar N. J., Handbook of the Birds of the World, vol. 4, pp. 280 -477, 1997.
• [15] Yang X. S., Deb S., Cuckoo search via Lévy flights, World Congress on Nature and Biologically Inspired Computing, pp. 210–214, 2009.
• [16] Morelli, F.; Møller, A. P.; Nelson, E.; Benedetti, Y.; Liang, W.; Šímová, P.; Moretti, M.; Tryjanowski, P. The common cuckoo is an effective indicator of high bird species richness in Asia and Europe. Scientific Reports, no. 7, 2017.
• [17] Mesa A., Castromayor K., Garillos-Manliguez C., Calag, V., Cuckoo search via Levy flights applied to uncapacitated facility location problem. Journal of Industrial Engineering International, vol. 14, pp. 585 – 592, 2018.
• [18] Wang L., Guo H., Marignetti F., Shaver C., Bianchi N., Cuckoo Search Algorithm for Multi-Objective Optimization of Transient Starting Characteristics of a Self-Starting HVPMSM. IEEE Transactions on Energy Conversion, 2021.
• [19] Knypiński Ł., Zastosowanie metody wzorowanej na echolokacyjnym zachowaniu nietoperzy w optymalnym projektowaniu przetworników elektromagnetycznych, Poznań University Academic Journals, Electrical Engineering, No. 91, s. 365 – 374, 2017.
• [20] Ł. Knypiński, Optimal design of the rotor geometry of line-start permanent magnet synchronous motor using the bat algorithm, Open Phisycs, vol. 15, no.1, pp. 965 – 970, 2017.
• [21] Stachowiak D., Edge element analysis of brushless motors with inhomogeneously magnetized permanent magnets, COMPEL, vol. 23, no. 4, pp. 1119 – 1128, 2004.
• [22] Knypiński, L. Nowak, Optimization of the permanent magnet brushless DC motor employing finite element method, COMPEL, vol. 32, no. 4, pp 1189 – 1202, 2013.
• [23] https://www.omc-stepperonline.com/24v-3500rpm-023nm-84w-50a-%D1%84-57x49mm-brushless-dc-motor-57blr50-24-01.html [dostęp z dnia 19.01.2021].

Uwagi

Błędna numeracja bibliografii.

Opracowanie rekordu ze środków MEiN, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2022-2023).