본 논문은 Cascaded H-bridge 멀티레벨 인버터의 출력 전압 레벨 수의 증가를 위한 모델과 스위칭 기법을 제안한다. 제안하는 모델은 기존의 Cascaded H-bridge 멀티레벨 인버터 구조에서 각 H-bridge 모듈의 출력단에 변압기를 연결하고, 변압기 2차측을 직렬로 연결한 모델이다. 이 구조에서 다수의 변압기의 턴비는 동일하고, 1개의 변압기 턴비만이 다른 턴비를 갖게된다. 따라서 1개의 변압기 턴비를 조절하여 출력전압의 전압 레벨수를 증가시킬 수 있다. 스위칭 방법은 기존에 멀티레벨 인버터에서 주로 사용되는 Level-shifted PWM 방식을 이용하여 간단하게 구현할 수 있다. 제안하는 모델의 검증을 위하여 시뮬레이션을 수행하여 제안하는 모델의 타당성을 확인한다.
Recently, asymmetrical cascaded H-bridge multilevel inverter started to be highlighted as an alternative for the symmetrical cascaded H-bridge. The topology has a small number of part count compared to the symmetrical with higher number of levels. However, it has a drawback of the modulation index limitation which is relatively higher than its symmetrical counterpart, which causes a necessity of an extra voltage pre-regulator. In this paper, the single-sourced pre-regulator is unified with an inner single switch DC/DC converter isolated by coupled inductor. It leads to cost and size reduction. The proposed topology is verified using simulation results.
본 논문에서는 다중 반송파 정현 펄스폭 변조방식으로 제어되는 Cascaded H-bridge 멀티레벨 PWM 인버터의 스위칭 손실 저감을 위한 스위칭 패턴을 제안한다. 부하 담당 전력이 상대적으로 큰 H-bridge 모듈의 스위치는 저주파의 기본 출력 전압 레벨을 형성하도록 동작시키며, 부하 담당 전력이 상대적으로 작은 H-bridge 모듈의 스위치는 고주파의 PWM 파형을 기본파에 가감하여 출력전압 파형이 사인파에 가까워지도록 스위칭 패턴을 형성한다. 본 논문에서는 제안된 스위칭 패턴을 PD, APOD 방식의 다중 반송파 정현 펄스폭 변조방식으로 구현하여 Cascaded H-bridge 멀티레벨 PWM 인버터에 적용시키고 실험을 통해 기존의 스위칭 패턴에 비해 스위칭 손실이 개선됨을 증명한다.
Convolutional Neural Network is arguably the most popular deep learning architecture that is one of the most attractive area of research since it has various applications including face detection and recognition. The cascaded CNN operates at multiple resolution and rejects the background regions in the fast low resolution stages. By considering that advantage, we carry out the study on accuracy of cascaded CNN for face detection applications. The key point for our study is to analysing and improving the accuracy of cascaded CNN by applying simulations of algorithm where by we used Google's Tensorflow GPU as deep learning framework.
The importance of load-to-use latency has been highlighted as state-of-the-art computing cores adopt deep pipelines and high clock frequencies. The cascaded cache was recently proposed to reduce the access cycle of the L1 cache by utilizing differences in latencies among banks of the cache structure. However, this study assumes the cache is comprised of SRAM, making it unsuitable for direct application to non-volatile memory-based systems. This paper proposes a novel mechanism and structure for lowering dynamic energy consumption. It inserts monitoring logic to keep track of swap operations and write counts. If the ratio of swap operations to total write counts surpasses a set threshold, the cache controller skips the swap of cache blocks, which leads to reducing write operations. To validate this approach, experiments are conducted on the non-volatile memory-based cascaded cache. The results show a reduction in write operations by an average of 16.7% with a negligible increase in latencies.
이동 에이전트 환경에서는 에이전트의 이동성으로 인하여 플레이스간에 연속된 위임(cascaded delegation)이 빈번하게 발생한다. 이동 에이전트 환경에서의 연속된 위임은 에이전트가 셋 이상의 플레이스를 이주하면서 플레이스간에 권한을 위임하는 과정으로서 정의된다. 이동 에이전트 환경에서 위임에 대한 대표적인 연구로는 Berkovits의 연구가 있다. 이 연구에서는 에이전트의 안전한 이주를 위하여 에이전트를 실행하고 있는 플레이스와 에이전트가 이주하게 될 플레이스간에 주고받아야 할 메시지만을 정의하고 있다. 그러나 이 연구는 에이전트의 이주와 관련된 두 플레이스만을 위임의 대상으로 고려하기 때문에, 셋 이상의 플레이스를 대상으로 하는 연속된 위임을 위한 연구로는 부적절하다. 즉, 연속된 위임을 안전하게 수행하기 위해서는 연속된 위임에 참여하는 모든 플레이스들이 주고받는 메시지간의 관계 형성이 필수적이나, 이러한 관계 형성 과정이 존재하지 않는다. 본 논문에서는 이동에이전트 환경에서 연속된 위임을 안전하게 수행하는 위임 기법을 제안한다. 제안 기법은 각 위임토큰(delegation token)을 다음에 생성되는 위임토큰에 내포시킨 후 서명하는 방법을 사용한다. 또한, 제안 기법이 재연(replay)에 의한 공격 및 위임토큰의 치환에 의한 공격으로부터 안전함을 증명한다.
Cascaded FBG(fiber Bragg grating)의 1차 분산과 2차 분산을 해석한 뒤 cascaded FBG의 2차 분산이 WDM/SCM (wavelength division multiplexing/subcarrier multiplexing) 시스템에서 발생한 왜곡 성분에 미치는 영향에 대하여 분석하였다. 아날로그 CATV의 최대 허용 왜곡 레벨인 IM₂ < -60 dBc, IM₃ <-95 dBc를 적용하여 최대 허용 왜곡 레벨에 도달하게 되는 값을 구하였고, 이 값을 통하여 왜곡의 허용 레벨 아래를 유지하기 위한 조건들을 제시하였다. Cascaded FBG-OADM을 사용한 WDM/SCM 시스템에서 공통주파수가 600 MHz, 광파장의 채널 간격이 50 GHz인 경우 FBG.의 3dB 반사 대역폭은 채널간격의 18 % 미만이 되어야 하며, 동일 조건에서 직접 변조 방식인 경우 18 %, 외부 변조 방식인 경우 70 % 미만이 되어야 한다는 제한을 받았다. 채널 간격이 50 GHz인 경우 공통주파수는 310 MHz 미만이 되어야 하며, FBG의 길이가 8 m인 경우 2차 혼변조 왜곡이 20 dB 이상 증가하였다.
In this paper, the Optimal Harmonic Stepped Waveform (OHSW) method is proposed in order to eliminate the selective harmonic orders available at the output of cascaded multilevel inverter (CMLI) fed by solar photovoltaic (SPV). This technique is used to solve the harmonic elimination equations based on stepped waveform analysis in order to obtain the optimal switching angles which in turn reduce the Total Harmonic Distortion (THD). The OHSW method considers the output voltage waveform as four equal symmetries in each half cycle. In the proposed method, a solar fed fifteen level cascaded multilevel is considered where the magnitude of six numbers of harmonic orders is reduced. A programmable pulse generator is developed to carry the switching angles directly to the semiconductor switches obtained as a result of OHSW analysis. Simulations are carried out in MATLAB/Simulink in which a separate model is developed for solar photovoltaic which serves as the input for cascaded multilevel inverter. A 3kWp solar plant with multilevel inverter system is implemented in hardware to show the effectiveness of the proposed system. Based on the observation the OHSW method provides the reduced THD thereby improving power quality in renewable energy applications.
Jang, Pyoung-Soo;Jang, Eun-Soo;Jeon, Sang-Woon;Jung, Seul
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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pp.1099-1104
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2003
In this paper, the position control of a car-like mobile robot using neural network is proposed. The positional information of the mobile robot is given by a laser range finder located remotely through wireless communication. The heading angle is measured by a gyro sensor. Considering these two sensor information as references, the robot posture by localization is corrected by a cascaded controller. In order to improve the tracking performance, a neural network with a cascaded controller is used to compensate for any uncertainty in the robot. The remotely located neural network filter modifies the reference trajectories to minimize the positional errors by wireless communication. A car-like mobile robot is built as a test-bed and experimental studies of proposed several control algorithms are performed. It turns out that the best position control can be achieved by a cascaded controller with neural network.
International journal of advanced smart convergence
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제6권4호
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pp.33-40
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2017
In this paper, complex quadruplet zeros of microwave filter systems are investigated. For the cascaded systems the chain matrices are most conveniently used to derive the voltage transfer function of Laplace transform with cascaded two-port subsystems. The convenient relations of transfer function and chain matrix are used in order to find the transmission zeros. Starting from a ladder network, we introduced a crossed-coupled lumped element, in order to show the improved response of bandpass filter. By solving the transmission zero characteristic equation derived from the cascaded subsystems, we found the zeros of filter system with externally cross-coupled lumped elements. With the cross-coupled elements of capacitors, the numerator polynomial of system transfer function is used to locate the quadruplet zeros in complex plane. When the two pairs of double are on the zeros -axis, with the perturbed values of element, we learned that the transition band of lowpass filter is improved. By solving the characteristic equation of cascaded transfer function, we can obtain the zeros of the cross-coupled filter system, as a result of perturbed values on lumped element.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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