OTIMIZAÇÃO MULTIOBJETIVO USANDO ALGORITMO GENÉTICO DE RETIFICADORES NÃO LINEARES COM BAIXÍSSIMA POTÊNCIA DE ENTRADA
DOI:
https://doi.org/10.26512/ripe.v2i9.15040Resumo
Este artigo apresenta a otimização multiobjetivo, empregando o Algoritmo Genético, de três topologias de retificadores não lineares: Série, Shunt e Dobrador de Tensão. Estes podem ser utilizados para coleta de energia do ar disponível em potências muito baixas. O objetivo é encontrar o melhor tipo de retificador, diodo e substrato para esta aplicação, sendo as variáveis de otimização os valores dos capacitores, impedância e carga, além das dimensões dos trechos de microfita que formam as trilhas do circuito e os ângulos das quinas de cada retificador. Os circuitos operam na frequência 2,45 GHz e a potência de entrada é de -15 dBm. O processo de otimização para cada topologia foi realizado para dois substratos diferentes: o FR4 e o Rogers 5880, além de três diodos: HSMS 2850, HSMS 2860 e HSMS 286B. Estes foram escolhidos por serem apropriados à níveis extremamente baixos de potência. Ao final da otimização, o circuito ótimo encontrado apresentou uma eficiência de aproximadamente 66% e uma tensão de saída retificada de 455 mV. Este é considerado um bom resultado, uma vez que o circuito é simples e de baixo custo.Â
Palavras-chave: Algoritmo Genético, Captação de Energia, Otimização Multiobjetivo, Retificador de Baixa Potência
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Referências
Akter, N., Hossain, B., Kabir, H., Bhuiyan, A.H., Yeasmin, M., & Sultana, S., Design and performance analysis of 10-stage voltage doublers RF energy harvesting circuit for wireless sensor network, Journal of communications Engineering and Networks, vol. 2, pp 84-91, April 2014
Chuc, D.H, & Duong, B.G., Investigation of rectifier circuit configurations for microwave power transmission system operating at S Band, International Journal of Electrical and Computer Engineering, vol. 5, pp. 967-974, October 2015
Clayton, P.R, Introduction to Electromanetic Compatibility, Segunda Edição, John Willey and Sons, 2006
Holland, J. H., Adaptation in natural and artificial systems, Ann Arbor:University of Michigan Press, 1975
Lopes, S.L., Algoritmos Genéticos em Projetos de Engenharia: aplicações e perspectivas futuras, 4º Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente, 1999
Silva, R.L.R, Gonçalves, S.T.M, Vollaire, C., Otimização Multiobjetivo usando Algoritmo Genético das trilhas de microfita de um retificador não-linear com baixíssima potência de entrada para aplicação de captação de energia do ar, 12º CBMag ”“ Congresso Brasileiro de Eletromagnetismo ”“ Momag (2016)
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