Bimodal Tram developed by KRRI is driven by a series Hybrid propulsion system which has both the CNG engine, generator and LPB(Lithium Polymer Battery) pack. It has three driving modes; Hybrid mode, Engine mode and Battery mode. Even in case of Battery mode, LPB pack to get enough power to drive the vehicle only by itself onsists of 168 LPB cells(80Ah per lcell), 650V. It is important thing to manage LPB pack in a right way, which will extend the lifetime of LPB cells and operate in the hybrid mode effectively. This paper has shown the development of battery management system(12 BMS, 1 BMS per 14cells) to manage LPB pack which is connected with CAN(Controller Area Network) each other and measure the voltage, current, temperature and also control the cooling fan inside of LPB pack. Using the measured data, BMS can show the SOC(State of Charge), SOH(State of Health) and other status of LPB pack including of the cell balancing.
Bimodal Tram developed by KRRI is driven by a series Hybrid propulsion system which has both the CNG engine, generator and LPB(Lithium Polymer Battery) pack. It has three driving modes; Hybrid mode, Engine mode and Battery mode. Even in case of Battery mode, LPB pack to get enough power to drive the vehicle only by itself onsists of 168 LPB cells(80Ah per lcell), 650V. It is important thing to manage LPB pack in a right way, which will extend the lifetime of LPB cells and operate in the hybrid mode effectively. This paper has shown the development of battery management system(12 BMS, 1 BMS per 14cells) to manage LPB pack which is connected with CAN(Controller Area Network) each other and measure the voltage, current, temperature and also control the cooling fan inside of LPB pack. Using the measured data, BMS can show the SOC(State of Charge), SOH(State of Health) and other status of LPB pack including of the cell balancing.
가시광 디이오드 레이저의 온도와 주입 전류에 따른 발진 스펙트럼의 특성을 분석하고 주입-잠금 실험을 수행하여 잠금 특성을 분석하였다. 다이오드 레이저의 온도와 주입전류에 따른 스펙트럼 분석 결과 모드 도약이 일어나는 것을 관찰할 수 있었으며 모드 도약이 일어나지 않는 영역에서의 온도와 주입 전류의 변화에 대한 주파수 변화율이 각각 약 $33 GHz/^{\circ}C$, 6.6 GHz/mA로 나타남을 알 수 있었다. 일반적인 근적외선 AlGaAs 다이오드 레이저에서 순간적인 모드 도약이 일어나는 것과는 달리 가시광 다이오드 레이저는 모드 도약의 영역이 넓고 다중 모드로 동작하여 불량한 스펙트럼을 나타냈다. 이러한 특성을 갖는 다이오드 레이저를 이용한 주입-잠금 실험 결과 주입 강도가 $0~25\muW$에 대하여 잠금 대역폭은 0~5 GHz로 나타남을 알 수 있었다. 또한 주입 강도를 약 $25\muW$로 고정시키고, 편광 방향을 회전시키며 주입-잠금 대역폭을 측정한 결과 편광 방향에 의존함을 알 수 있었다. 주입-잠금된 광파의 위상 변화를 측정하기 위하여 주 레이저와 종 레이저를 간섭시켜 종 레이저의 주입 전류의 변화에 대한 간섭 무늬의 이동으로 위상의 변화를 조사하였다.
The paper is proposed maximum torque control of SynRM drive using adaptive fuzzy neuro inference system(AFNIS) and artificial neural network(ANN). The control method is applicable over the entire speed range and considered the limits of the inverter's current and voltage rated value. For each control mode, a condition that determines the optimal d-axis current $i_d$ for maximum torque operation is derived. The proposed control algorithm is applied to SynRM drive system controlled AFNIS and ANN controller, the operating characteristics controlled by maximum torque control are examined in detail. Also, this paper is proposed the analysis results to verify the effectiveness of the AFNIS and ANN controller.
This paper describes a real-time hardware simulator for a grid-tied Permanent Magnet Synchronous Generator (PMSG) wind power system, which consists of an anemometer, a data logger, a motor-generator set with vector drive, and a back-to-back power converter with a digital signal processor (DSP) controller. The anemometer measures real wind speed, and the data is sent to the data logger to calculate the turbine torque. The calculated torque is sent to the vector drive for the induction motor after it is scaled down to the rated simulator power. The motor generates the mechanical power for the PMSG, and the generated electrical power is connected to the grid through a back-to-back converter. The generator-side converter in a back-to-back converter operates in current control mode to track the maximum power point at the given wind speed. The grid-side converter operates to control the direct current link voltage and to correct the power factor. The developed simulator can be used to analyze various mechanical and electrical characteristics of a grid-tied PMSG wind power system. It can also be utilized to educate students or engineers on the operation of grid-tied PMSG wind power system.
Switched reluctance motor(SRM) has simple magnetic structure, and requires simple power electronic driving circuit. It is very useful for wide range adjustable speed drive system. But, SRM drive generates large vibration and acoustic noise because it is commutated individually by step pulse m.m.f of each phase pole. In the vibration and acoustic noise characteristics. The considerable vibration and noise is induced by radial deforming of stator, so the frequency of dominant vibration and noise is coincident with the frequency of natural mode frequency of mechanical structure. This radial vibration force is generated in the phase commutation region. This paper suggests the new electromagnetic structure of SRM with auxiliary commutation winding which is excited by direct current. This phase and commutation winding are coupled magnetically between one phase winding and the other. Therefore, the switch-off phase current is absorbed by the another phase winding. By this interaction of phase and commutation winding in commutation mechanism, vibration and noise is reduced. And this reduction effect is examined by the test of prototype machine. As a result, SRM with DC exciting commutation winding is very useful to reduce vibration and acoustic noise.
This paper proposes maximum torque control of IPMSM drive using adaptive teaming mechanism-fuzzy neural network (ALM-FNN) controller, model reference adaptive fuzzy tonal(MFC) and artificial neural network(ANN). This control method is applicable over the entire speed range which considered the limits of the inverter's current and voltage rated value. For each control mode, a condition that determines the optimal d-axis current $i_d$ for maximum torque operation is derived. This paper considers the design and implementation of novel technique of high performance speed control for IPMSM using ALM-FNN, MFC and ANN controller. The proposed control algorithm is applied to IPMSM drive system controlled ALM-FNN, MFC and ANN controller, the operating characteristics controlled by maximum torque control are examined in detail. Also, this paper proposes the analysis results to verify the effectiveness of the ALM-FNN, MFC and ANN controller.
Interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) has become a popular choice in electric vehicle applications, due to their excellent power to weight ratio. This paper proposes maximum torque control of IPMSM drive using adaptive learning fuzzy neural network and artificial neural network. This control method is applicable over the entire speed range which considered the limits of the inverter's current md voltage rated value. For each control mode, a condition that determines the optimal d-axis current $i_d$ for maximum torque operation is derived. This paper considers the design and implementation of novel technique of high performance speed control for IPMSM using adaptive teaming fuzzy neural network and artificial neural network. The hybrid combination of neural network and fuzzy control will produce a powerful representation flexibility and numerical processing capability. Also, this paper proposes speed control of IPMSM using adaptive teaming fuzzy neural network and estimation of speed using artificial neural network. The back propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed. The proposed control algorithm is applied to IPMSM drive system controlled adaptive teaming fuzzy neural network and artificial neural network, the operating characteristics controlled by maximum torque control are examined in detail. Also, this paper proposes the analysis results to verify the effectiveness of the adaptive teaming fuzzy neural network and artificial neural network.
The paper is proposed maximum torque control of IPMSM drive using adaptive learning mechanism-fuzzy neural network (ALM-FNN) controller and artificial neural network(ANN). The control method is applicable over the entire speed range and considered the limits of the inverter's current and voltage rated value. For each control mode, a condition that determines the optimal d-axis current $^i_d$ for maximum torque operation is derived. The proposed control algorithm is applied to IPMSM drive system controlled ALM-FNN and ANN controller, the operating characteristics controlled by maximum torque control are examined in detail. Also, this paper is proposed the analysis results to verily the effectiveness of the ALM-FNN and ANN controller.
In this paper discusses winding methode of single phase AC-DC reversible power converter The reversible power converter driven by multi Tap winding at both side switching control. It has a advantage that simple drive of main switching device. and obtain load current of good quality without filter circuit and free from noise or isolation for lower switching frequency. In this research, study on current type converter and inverter circuit that consist for possibility of AC-DC/DC-AC multi-level reversible converter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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