| Summary: | Orientador: Prof. Dr. Luiz A. Luz de Almeida === Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, 2016. === Modulos termoeletricos (TEM-Thermoelectric Modules) sao utilizados na geraçao de energia eletrica e na construcao de camaras termicas para caracterizacao de materiais como ligas de memoria de forma (SMA-Smart Memory Allow), dentre outros. Para ter uma correta representacao do TEM e necessaria a criaçao de um modelo matematico que consiga representar o seu funcionamento, tanto em corrente cont'ýnua como em demais frequ¿encias relevantes. No presente trabalho 'e proposto um modelo para a representa¸c¿ao
de uma c¿amera t'ermica constru'ýda a partir de dois TEM, considerando-se as n¿ao-linearidades destes. M'etodos cl'assicos de estima¸c¿ao para modelos lineares nos par¿ametros n¿ao se aplicam para o modelo proposto. Para obten¸c¿ao dos valores dos par¿ametros do TEM, este 'e excitado com um sinal aleat'orio de multi-n'ývel (PRBS-Pseudo Random Binary Sequence) e a resposta 'e utilizada para o m'etodo n¿ao determin'ýstico do algoritmo de otimiza¸c¿ao, baseada no enxame de part'ýculas (PSO-Particle Swarm Optimization) fazer a estima¸c¿ao. O modelo escolhido para a caracteriza¸c¿ao da c¿amara t'ermica 'e n¿ao-linear. Este cont'em os par¿ametros t'ermicos din¿amicos, tais como: a camada superior, a
placa superior, camada central, placa inferior e o dissipador de calor de cada
um dos TEM, sendo no total 21 par¿ametros calculados pelo algoritmo PSO. O
sinal de excita¸c¿ao consiste em um ru'ýdo branco que 'e antes filtrado, resultando
em um sinal dinamicamente persistente, de tal forma que o TEM seja bem caracterizado.
Resultados de simula¸c¿oes mostram a efetividade do algoritmo PSO
na estima¸c¿ao de par¿ametros do modelo. === Thermoelectric Modules (TEM) are used in the power generation and construction of thermal cameras for material characterization such as Smart Memory Allow (SMA), among other. In order to obtain a correct TEM representation, it is necessary a proper model identification procedure to represent the TEM operation, both in D.C. and other relevant frequencies. In this paper, a TEM model is proposed, for the representation of a thermal camera built from two TEM. TEM non linear characteristics were considered. Classical methods for linear parameters estimation are not apply to the proposed model. To obtain the TEM parameters, it power density of a white noise, and then is used the temperature response for the Particle Swarm Optimization algorithm (PSO) to make the estimation. The chosen model is nonlinear with 21 parameters, wich represent the TEM: the top layer, the hot side, the middle layer, cold side and the heatsink. For numerical stability, the white noise excitation is filtered before, geting a dynamically persistent signal, so TEM will be properly characterized. Simulation
results show the effectiveness of the PSO in TEM parameters estimation.
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