International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권5호
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pp.670-676
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2008
While the matrix converter has many advantages that include bi-directional power flow, a size reduction, a long lifetime, and sinusoidal input currents, it is vulnerable to the input voltage disturbances, because it directly exchanges the input voltage to the output voltage. So, in this paper, a critical evaluation of the effect of various abnormal voltage conditions like unbalanced power supply, balanced non-sinusoidal power supply, input voltage sags and short time blackout of power supply on matrix converter fed induction motor drives is presented. The operation under various abnormal conditions has been analyzed. For this, a 230V, 250VA three phase to three phase matrix converter (MC) fed induction motor drive prototype is implemented using DSP based controller and tests have been carried out to evaluate and improve the stability of system under typical abnormal conditions. Digital storage oscilloscope & power quality analyzer are used for experimental observations.
매트릭스 컨버터는 3상의 입력 전원이 전력용 반도체 스위치의 제어를 통해 3상의 부하에 직접 연결되는 에너지 변환 장치이다. 에너지 저장을 위한 직류단이 없어 매트릭스 컨버터의 입력 전류는 부하 전류와 스위치 상태에 직접 의존한다. 그러므로 불평형 또는 왜곡된 입력 전압은 원치 않은 출력 고조파 전류의 원인이 된다. 본 논문에서는 매트릭스 컨버터의 입력 전원 외란 상황에서 출력 전류를 개선하는 신경회로망 기반 전류 보상기를 제안한다. 제안된 기법 타당성과 유효성을 시뮬레이션과 실험을 통해 증명한다.
본 논문에서는 비정상적인 과도상태에서의 개선된 해상 전투체계 UPS(Uninterruptable Power Supply) 시스템을 다룬다. 기존에는 일시적인 과전압 및 과전류에 대응하기 위하여 서미스터와 바리스터 소자를 사용하고 있지만 시스템 운용 중에 발생하는 비정상 과도전압에는 취약하므로 UPS가 비가용 상태로 되는 경우가 빈번히 발생하였다. 이를 극복하고 UPS 시스템을 보호하기 위하여 본 논문에서는 초기 입력전원 및 운용 중에 발생되는 비정상 과도전압을 감지한 입력 전원 차단회로, 전원제어 시퀀스 개선, 그리고 인버터 및 CPU 오동작 방지 방법 등을 제안한다. 제안된 방법으로 UPS 구현된 시스템은 Programmable AC/DC 발생기를 이용하여 입력전원 가변 시험을 통하여 시뮬레이션을 수행하였으며, 최종적으로 해상 전투체계의 다기능콘솔에 장착하여 현장시험을 통하여 신뢰성과 안정성을 검증하였다.
전원입력단에 사용되는 회로는 입력전원만을 사용할 수가 있다. 일반적인 전자회로는 입력전원을 이용하는 전압변환기에 의해 생성되는 2차전원을 이용하게 된다. 하지만 전원입력단의 저전압 및 과전압에 의한 고장에 대비하기 위한 보호회로는 2차 전원을 사용할 수가 없기 때문에, 입력전원만을 이용해서 구현이 되어야 한다. MOS FET의 문턱전압 특성을 이용한 저전압/과정압 검출회로는 50V 입력전압만을 이용해서, 정상적인 전압범위를 벗어나는 저전압/과전압 현상을 정상적으로 검출할 수가 있고, 기존의 Zener diode만으로 보호만 가능했던 것을 검출이 가능하게 되었고, 이상전압검출회로의 동작의 정확도를 결정하는 기준전압은 환경조건 등에 의해서 발생할 수 있는 모든 변수를 고려하면 최악조건 해석상으로 8.4%에서 2.5%로 향상되었다.
In order to develop the commercial frequency (60Hz) plasma torch of small capacity for material cutting, welding and other industrial heating, the A.C plasma jet generator of non-transfered type is made domestically and the electrode configurations of plasma torch are composed of two kinds of electrodes W-C and W-Cu, combined by thermal emission and field emission electrode materials. In this paper, the characteristics of input power, thermal efficiency, electrode consumption, the flame and forms of arc voltage and arc current for A.C plasma torch are investigated in relation to such variables as arc current, argon flow and magnetic field intensity to obtain the basic design data necessary to A.C plasma jet generator. The result are as follows; (1)The input power, thermal efficiency and electrode consumption are influenced greatly by argon flow, magnetic field intensity and nozzle materials. (2)A.C arc voltage and current are non-symmetrial, involving D.C Component. Due to this current of D.C Component, transformer core is saturated and a large abnormal current flows into the primary winding coil. In order to prevent this abnormal current flow, a condenser must be connected in series to the main discharge circuit. (3)The stability and sharpness of jet flame are improved more in the torch of W-C electrode configuration than in the torch of W-Cu electrode configuration.
In this study, a deep learning algorithm was used to diagnose electric potential signals obtained through CIPS and DCVG, used indirect inspection methods to confirm the soundness of buried pipes. The deep learning algorithm consisted of CNN(Convolutional Neural Network) model for diagnosing the electric potential signal and Grad CAM(Gradient-weighted Class Activation Mapping) for showing the flaw prediction point. The CNN model for diagnosing electric potential signals classifies input data as normal/abnormal according to the presence or absence of flaw in the buried pipe, and for abnormal data, Grad CAM generates a heat map that visualizes the flaw prediction part of the buried pipe. The CIPS/DCVG signal and piping layout obtained from the 3D finite element model were used as input data for learning the CNN. The trained CNN classified the normal/abnormal data with 93% accuracy, and the Grad-CAM predicted flaws point with an average error of 2m. As a result, it confirmed that the electric potential signal of buried pipe can be diagnosed using a CNN-based deep learning algorithm.
Currently, Korea is an aging society and is expected to become a super-aged society in about four years. X-ray devices are widely used for early diagnosis in hospitals, and many X-ray technologies are being developed. The development of X-ray device technology is important, but it is also important to increase the reliability of the device through accurate data management. Sensor nodes such as temperature, voltage, and current of the diagnosis device may malfunction or transmit inaccurate data due to various causes such as failure or power outage. Therefore, in this study, the temperature, tube voltage, and tube current data related to each sensor and detection circuit of the diagnostic X-ray imaging device were measured and analyzed. Based on QC data, device failure prediction and diagnosis algorithms were designed and performed. The fault diagnosis algorithm can configure a simulator capable of setting user parameter values, displaying sensor output graphs, and displaying signs of sensor abnormalities, and can check the detection results when each sensor is operating normally and when the sensor is abnormal. It is judged that efficient device management and diagnosis is possible because it monitors abnormal data values (temperature, voltage, current) in real time and automatically diagnoses failures by feeding back the abnormal values detected at each stage. Although this algorithm cannot predict all failures related to temperature, voltage, and current of diagnostic X-ray imaging devices, it can detect temperature rise, bouncing values, device physical limits, input/output values, and radiation-related anomalies. exposure. If a value exceeding the maximum variation value of each data occurs, it is judged that it will be possible to check and respond in preparation for device failure. If a device's sensor fails, unexpected accidents may occur, increasing costs and risks, and regular maintenance cannot cope with all errors or failures. Therefore, since real-time maintenance through continuous data monitoring is possible, reliability improvement, maintenance cost reduction, and efficient management of equipment are expected to be possible.
The condition of a high voltage motor was monitored with the motor performance monitor (MPM) at the motor control center. The MPM detected defects in the rotor bar and end ring and input power according to motor and load conditions. The assessment of the condition of a coal pulverizer motor indicated it was clearly in good condition in terms of the rotor bars, over voltage, and motor performance. However, the side bands at frequency, 56.48 Hz indicated existence of rotor end-ring fault. The large torque ripple indicated abnormal operating conditions. After visual inspection, it has been observed that an impeller blade of the circulating water pump was broken off causing the irregular torque pattern.
의료용 X-선 고전압발생장치는 작동 시 높은 용량의 입력전원이 필요하며, 만약 전원환경이 적합하지 않을 경우 X-선 고전압발생장치를 사용하지 못하거나 불안정한 작동으로 인해 원활한 작동이 불가능해 진다. 전원환경에 따라 제품이 불안정 할 경우 환자 진료에 지장이 생길 수 있는 것을 감안하여 상용전원을 사용하지 않고 의료용 X-선 고전압발생장치를 작동 할 수 있는 전원장치를 배터리를 활용하도록 하였다. 전원회로를 설계한 후 시제품을 제작하여 본 논문에 제시된 방법에 따라 상용전원과 배터리 전원을 각각 비교하여 의료용 X-선 고전압발생장치가 입력전원방식에 따라 어떤 특성과 효율을 가지고 있는지 확인하였다.
In this paper, to make sure that the photovoltaic solar cell module of the system can be normal for output in each solar cell module, input and output unit is installed in the bypass device, and then through the voltage and current monitoring to determine abnormality of the solar cell module, in the case of abnormal occurring, the bypass device can be pass to the next solar module of the serial structure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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