In this paper, the control method of extracting maximum power from the seaflow energy is proposed. This system consists of buck-boost converter, bridge diode. The control is performed by using the variable duty ratio control of buck-boost converter. For extracting maximum power, it is necessary to know the seaflow turbine's maximum power curve and the seaflow speed measurement. But this makes the system difficult and expensive to implement. So this paper proposes the MPPT control method where the seaflow speed and the maximum power curve of the seaflow turbine are not required. The effectiveness of algorithm is simulated based on Matlab $Simulink^{(R)}$.
본 논문은 Gabor 특징과 FloatBoost 학습을 이용한 효과적인 표정 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 FloatBoost 알고리즘에 의해 각 표정 단위로 최적의 Gabor 특징을 학습하고 입력 영상으로부터 학습된 각 표정에 대한 Gabor 특징들의 조합을 비교하여 표정을 효과적으로 인식한다. 실험을 통해 제안된 방법의 성능 및 효율성의 우수함을 확인 할 수 있다.
In this paper, design and control of an interleaved boost converter for multi-string PV Inverter are discussed. Interleaved Boost converter can reduce current ripples at input and output side by cancelling an each phase of inductor currents. Therefore, it contributes to increase efficiency and downsize the whole system volume, cost. One of the advantages of the multi-string system is easy to expand power capacity by connecting the converter modules in parallel. In order to reduce current ripples, the inductor currents on each phase are controlled independently in the converter module, and communication between the converter modules is required for further ripple current reduction. Current control algorithm for the balance of the each phase ripple currents and synchronization of the converter modules based on communication are proposed and implemented in the DSP programming. 10kW prototype of the multi-string converter module is assembled and experimental results are presented to verify the proposed ripple current reduction methods.
This paper proposes a unified high-frequency bipolar buck-boost (UHFBB) control strategy for a dual-active-bridge (DAB), which is derived from the classical buck and boost DC/DC converter. It can achieve optimized current stress of the switches and soft switching in wider range. The UHFBB control strategy includes multi-control-variables, which can be achieved according to an algorithm derived from an accurate mathematical model. The design method for the parameters, such as the transformer turns ratio and the inductance, are shown. The current stress of the switches is analyzed for selecting an optimal inductor. The analysis is verified by the experimental results within a 500W prototype.
As the core component of transmission systems, converters are very prone to failure. To improve the accuracy of fault diagnosis for wind power converters, a fault feature extraction method combined with a wavelet transform and compressed sensing theory is proposed. In addition, an improved AdaBoost-SVM is used to diagnose wind power converters. The three-phase output current signal is selected as the research object and is processed by the wavelet transform to reduce the signal noise. The wavelet approximation coefficients are dimensionality reduced to obtain measurement signals based on the theory of compressive sensing. A sparse vector is obtained by the orthogonal matching pursuit algorithm, and then the fault feature vector is extracted. The fault feature vectors are input to the improved AdaBoost-SVM classifier to realize fault diagnosis. Simulation results show that this method can effectively realize the fault diagnosis of the power transistors in converters and improve the precision of fault diagnosis.
A phase shedding control algorithm to increase efficiency of 3-Phase interleaved boost converter is proposed. Conventional interleaved converter has low efficiency under the light load condition. In this paper, the number of phase is controlled in accordance with the load condition to increase the light load efficiency. The validity of proposed phase control algorithm is verified by simulation results based on measured efficiency.
The purpose of this paper is to develope the drowsiness-drive perception system which judges drowsiness driving based on drivers' eye region using single vision system. To do this, first, we use the Haar-like feature and AdaBoost learning algorithm for detecting the features of the face region. And we measure the eye blinking frequency and eye closure duration from these feature data. And then, we propose the drowsiness-drive detection algorithm using the eye blinking frequency and eye closure duration. Finally, we have shown the effectiveness and feasibility of the proposed method through some experiments.
The excessive need of power is creating an unbalance situation in power sector, where solar energy is one of the best solutions among other energy sources to mitigate this demand. It is globally accepted because of its flexibility and long life compared to others. A lot research is going on to enhance the energy efficiency by introducing photovoltaic (PV) power generation technology, but still irradiation of PV power is the major problem. In this manuscript, we have designed PV module using single diode methodology and also the solar conversion efficiency was boosted with maximum power point tracking (MPPT) by using perturb and observe (P&O) algorithm. The simulation was done for $1000W/m^2$ and $800W/m^2$ at solar irradiance in cell temperature of 25C and 40C degree levels in PSIM tool.
AC/DC 전력변환장치로서 위상제어 컨버터나 출력전압을 제어할 수 없는 다이오드 정류기는 역률저하 및 저차고조파 발생의 문제점을 가진다. 본 논문에서는 역률개선 및 고조파 감소의 문제점을 극복하기 위하여 3상 PWM AC/DC Boost 컨버터에 대해 연구하였다. 제안한 컨버터의 특성은 입력 단에 전류 센서 없이 전압 센서만을 사용하여 입력전류의 위상을 조정하는 비교적 간단한 알고리즘으로 단위역률을 구현하였으며, 일정 주파수로 스위칭 소자를 구동시키는 정현 PWM 방식을 채용하여 불규칙한 스위칭 주파수 방식에서 나타나는 입력필터의 설계 및 스위칭 소자 선정에 대한 어려움을 극복하였다. 본 논문에서 제안한 제어알고리즘을 시뮬레이션 한 결과 부하영역 및 발전영역에서도 단위역률이 잘 이루어졌으며 DC link 단의 출력전압이 거의 리플 없이 다이나믹한 응답특성을 보였다. 또 시뮬레이션으로 얻어진 회로정수를 바탕으로 인덕터 및 커패시터의 용량을 적절한 크기로 산정하여 실험 에 적용한 결과 같은 부하조건에서 다이오드 정류기와 비교하여 역률 및 저차 고조파가 현저하게 개선되었음을 알 수 있었다.
통계청에 따르면 심혈관 등의 성인병 질환으로 연 600~800명이 사망하는 것으로 나타나고, 고혈압, 동맥경화증, 심장병, 뇌졸중 등은 혈액의 흐름에 장애가 생겨 발생하는 심혈관계질환으로 오늘날 성인병의 주종을 이루고 있는 사망률이 높은 질병으로 구분된다. 또한 사망한 심혈관질환자 중 올바른 응급처치를 했더라면 생존했을 환자가 약 40%를 차지하고 있어 응급상황 발생 시 신속한 대응이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 AdaBoost알고리즘의 weak classifier를 결합하여 strong classifier를 생성하는 방법을 통하여 효과적인 분석으로 심전도를 측정할 수 있도록 하고, 심혈관 질환자에게 발생한 응급상황을 빠른 시간 내에 관리 데스크에 전달할 수 있는 시스템을 제안하였다. 이에 따라 심전도 센서를 기반으로 측정한 데이터를 ZigBee통신으로 단말기에 전송하고 응급 상황을 판정하여 관리데스크에 긴급경보와 모니터링을 제공함으로써 신속한 의료서비스 제공이 가능하도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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