CENTRO FEDERAL DE EDUCAÇÃO TECNOLÓGICA CELSO SUCKOW DA FONSECA
DIRETORIA DE PESQUISA E PÓS-GRADUAÇÃO
DEPARTAMENTO DE PÓS-GRADUAÇÃO
COORDENADORIA DO PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA
A Coordenadoria do Programa de Pós-Graduação em Pós-Graduação em Engenharia Elétrica tem a satisfação de
convidá-lo para assistir à
DEFESA DE QUALIFICAÇÃO
TÍTULO:
Algoritmo de Seleção Clonal Aplicado ao Design de Conversores DC-DC de Capacitor Chaveado
Ricardo da Silva Alves Junior
Os conversores DC-DC de capacitor chaveado (SC) são amplamente utilizados em aplicações de baixo consumo de potência, como dispositivos móveis, redes de sensores e colheita de energia. No entanto, esses conversores são altamente sensíveis a variáveis como resistência das chaves, frequência de operação e corrente de carga, o que torna a escolha da topologia um desafio complexo para o projetista. Este trabalho apresenta uma abordagem baseada no Algoritmo de Seleção Clonal (CSA) para o projeto de conversores SC, permitindo a descoberta e otimização de topologias não convencionais de forma sistemática. Para isso, é introduzido um sistema de equações baseado em matrizes de incidência, que possibilita a resolução do estado estacionário de conversores SC arbitrários em duas fases, reduzindo o custo computacional usualmente consumido em simulações transientes. Para validar a metodologia proposta, foram projetados e simulados três conversores SC com razões de conversão de tensão (VCRs) de 1,69 V/V (alvo: 2 V/V), 2,48 V/V (alvo: 3 V/V) e 3,18 V/V (alvo: 4 V/V), considerando condições operacionais rigorosas, tais como corrente de carga de 100 nA, frequência de 1 MHz, resistência das chaves de 100 kΩ, tensão de entrada de 0,2 V e capacitância de saída de 100 pF. Os resultados demonstram que a metodologia baseada no CSA é coerente na geração de soluções otimizadas, permitindo a exploração de um grande espaço de soluções e reduzindo a necessidade de simulações transientes extensivas. Como trabalhos futuros, propõe-se a validação experimental das topologias otimizadas, além da investigação da hibridização do CSA com outros algoritmos evolutivos para acelerar a convergência.
Banca Examinadora:
Luciana Faletti Almeida (Membro interno, PPEEL)
Gabriel Matos Araujo(Membro interno, PPEEL)
Mateus Grellert da Silva (Membro externo, UFGRS)
Local e data: 17 de fevereiro de 2025 às 14h