Munir, Hafiz Mudassir;Zou, Jianxiao;Xie, Chuan;Li, Kay;Younas, Talha;Guerrero, Josep M.
Journal of Power Electronics
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v.19
no.1
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pp.265-277
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2019
The application of shunt active power filters (S-APFs) is considered to be the most popular approach for harmonic compensation due to its high simplicity, ease of installation and efficient control. Its functionality mainly depends upon the rapidness and precision of its internally built control algorithms. A S-APF is generally operated in the current controlled mode (CCM) with the detection of harmonic load current. Its operation may not be appropriate for the distributed power generation system (DPGS) due to the wide dispersion of nonlinear loads. Despite the fact that the voltage detection based resistive-APF (R-APF) appears to be more appropriate for use in the DPGS, the R-APF experiences poor performance in terms of mitigating harmonics and parameter tuning. Therefore, this paper introduces a direct harmonic voltage detection based control approach for the S-APF that does not need a remote harmonic load current since it only requires a local point of common coupling (PCC) voltage for the detection of harmonics. The complete design procedure of the proposed control approach is presented. In addition, experimental results are given in detail to validate the performance and superiority of the proposed method over the conventional R-APF control. Thus, the outcomes of this study approve the predominance of the discussed strategy.
A railway security detection system is very important. There are many safety factors that directly affect the safe operation of trains. Security detection technology can be divided into passive and active approaches. In this paper, we will first survey the railway security systems and compare them. We will also propose a subway security detection system with computer vision technology, which can detect three kinds of problems: the spark problem, the obstacle problem, and the lost screw problem. The spark and obstacle detection methods are unique in our system. In our experiment using about 900 input test images, we obtained about a 99.8% performance in F- measure for the spark detection problem, and about 94.7% for the obstacle detection problem.
Chemically amplified electrochemical detection, redox-active probe being amplified its electrochemical anodic current by a sacrificial electron donor presenting in solution, holds great potential for simple and quantitative bioanalytical analysis. Herein, we report the chemically amplified electrochemical analysis that drastically enhanced a detection of ferrocenemethanol (analyte) by ferrocyanide (chemical amplifier) on 4-nitrophenyl grafted glassy carbon electrodes at $60^{\circ}C$. The glassy carbon electrode grafted with a 4-nitrophenyl group using an electrochemical reduction suppressed the oxidation of ferrocyanide and thus enabled detection of ferrocenemethanol with excellent selectivity. The ferrocenemethanol was detected down to an nM range using a linear sweep voltammetry under kinetically optimized conditions. The detection limit was improved by decreasing the concentration of the ferrocyanide and increasing temperature.
Islanding detection is one of the most important issues for the distributed generation (DG) systems connected to the power grid. The conventional passive islanding detection methods inherently have a non-detection zone (NDZ), and active islanding detection methods may deteriorate the power quality of a power system. This paper proposes a novel hybrid islanding detection method based on Digital Lock-In Amplifier with no NDZ by monitoring the harmonics present in the grid. Proposed method detects islanding by passively monitoring the grid voltage harmonics and verify it by injecting small perturbation for only three-line cycles. Unlike FFT for the harmonic extraction, DLA HC have lower computational burden, moreover, DLA can monitor harmonic in real time, whereas, FFT has certain propagation delay. The simulation results are presented to highlight the effectiveness of the proposed technique. In order to prove the performance of the proposed method it is compared with several passive islanding detection methods. The experimental results confirm that the proposed method exhibits outstanding performance as compared to the conventional methods.
A active magnetic sensor has been widely used in the underwater guided weapon system because it is able to detect a target accurately in close range, but the target doesn't have any good countermeasure to overcome the threat from the active magnetic sensor. Recently, in order to increase the damage area of target by shock wave with explosion of the underwater weapon system and to detect small target, the maximum target detection range of the active magnetic sensor needs to be increased. One method for improving maximum target detection range is to improve output power from transmitter through demagnetization factor minimization of a transmitting core. Thus, in this paper, we describe the study results on the transmitter core shape design to enhance output power of the active magnetic sensor.
This paper presents numerical and experimental results on the use of guided waves for structural health monitoring (SHM) of crack growth during a fatigue test in a thick steel plate used for civil engineering application. Numerical simulation, analytical modeling, and experimental tests are used to prove that piezoelectric wafer active sensor (PWAS) can perform active SHM using guided wave pitch-catch method and passive SHM using acoustic emission (AE). AE simulation was performed with the multi-physic FEM (MP-FEM) approach. The MP-FEM approach permits that the output variables to be expressed directly in electric terms while the two-ways electromechanical conversion is done internally in the MP-FEM formulation. The AE event was simulated as a pulse of defined duration and amplitude. The electrical signal measured at a PWAS receiver was simulated. Experimental tests were performed with PWAS transducers acting as passive receivers of AE signals. An AE source was simulated using 0.5-mm pencil lead breaks. The PWAS transducers were able to pick up AE signal with good strength. Subsequently, PWAS transducers and traditional AE transducer were applied to a 12.7-mm CT specimen subjected to accelerated fatigue testing. Active sensing in pitch catch mode on the CT specimen was applied between the PWAS transducers pairs. Damage indexes were calculated and correlated with actual crack growth. The paper finishes with conclusions and suggestions for further work.
Collision is a brief dynamic event consisting of the close approach of two or more objects or particles resulting in an abrupt change of momentum or exchange of energy because of interaction. Collisions play very important role in computer graphics, computer games and animations fields. Collisions can supply active interaction between cyberspace and real world and give much interests for making nice games so reasonable collision detection algorithms are needed. Collision detection algorithms should satisfy being fast and accuracy. In this paper, we survey the 2D collision detection algorithms between geometric models. We present several methods and system available for collision detection.
Face Detection is an essential first step of the face recognition, and this is significant effects on face feature extraction and the effects of face recognition. Face detection has extensive research value and significance. In this paper, we present and analysis the principle, merits and demerits of the classic AdaBoost face detection and ASM algorithm based on point distribution model, which ASM solves the problems of face detection based on AdaBoost. First, the implemented scheme uses AdaBoost algorithm to detect original face from input images or video stream. Then, it uses ASM algorithm converges, which fit face region detected by AdaBoost to detect faces more accurately. Finally, it cuts out the specified size of the facial region on the basis of the positioning coordinates of eyes. The experimental result shows that the method can detect face rapidly and precisely, with a strong robustness.
AAM(Active Appearance Model) is an algorithm to extract face feature points with statistical models of shape and texture information based on PCA(Principal Component Analysis). This method is widely used for face recognition, face modeling and expression recognition. However, the detection performance of AAM algorithm is sensitive to initial value and the AAM method has the problem that detection error is increased when an input image is quite different from training data. Especially, the algorithm shows high accuracy in case of closed lips but the detection error is increased in case of opened lips and deformed lips according to the facial expression of user. To solve these problems, we propose the improved AAM algorithm using lip feature points which is extracted based on a new lip detection algorithm. In this paper, we select a searching region based on the face feature points which are detected by AAM algorithm. And lip corner points are extracted by using Canny edge detection and histogram projection method in the selected searching region. Then, lip region is accurately detected by combining color and edge information of lip in the searching region which is adjusted based on the position of the detected lip corners. Based on that, the accuracy and processing speed of lip detection are improved. Experimental results showed that the RMS(Root Mean Square) error of the proposed method was reduced as much as 4.21 pixels compared to that only using AAM algorithm.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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v.7
no.1
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pp.47-50
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2006
An active contour model has been used to detect the edges in a still image. In order to apply the active contour model to edge detection, the energy function which consists of internal, external and image energies should be defined. After defining the energy function, the edge of an object is detected through minimization of the value of the energy function. In this paper, the modified internal energy function is proposed to improve the convergence of the energy function when the active contour model is applied to the tracking of deformable objects using the greedy algorithm. In order to show the performance of the proposed energy function, experiments were carried out for the still and animated images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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