A family of dual-DC-input (DI) dual-buck inverters (DBIs) is proposed by employing a DI switching cell as the input of traditional DBIs. Three power ports, i.e. a low voltage DC input port, a high voltage DC input port and an AC output port, are provided by the proposed DI-DBIs. A low voltage DC source, whose voltage is lower than the peak amplitude of the AC side voltage, can be directly connected to the DI-DBI. This supplies power to the AC side in single-stage power conversion. When compared with traditional DBI-based two-stage DC/AC power systems, the conversion stages are reduced, and the power rating and power losses of the front-end Boost converter of the DI-DBI are reduced. In addition, five voltage-levels are generated with the help of the two DC input ports, which is a benefit in terms of reducing the voltage stresses and switching losses of switches. The topology derivation method, operation principles, modulation strategy and characteristics of the proposed inverter are analyzed in-depth. Experimental results are provided to verify the effectiveness and feasibility of the proposed DI-DBIs.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.57
no.6
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pp.915-923
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2008
This paper focuses on optimal tuning of nonlinear parameters of a dual-input power system stabilizer(dual-input PSS), which can improve the system damping performance immediately following a large disturbance. Until recently, various PSS models have developed to bring stability and reliability to power systems, and some of these models are used in industry applications. However, due to non-smooth nonlinearities from the interaction between linear parameters(gains and time constants of linear controllers) and nonlinear parameters(saturation output limits), the output limit parameters cannot be determined by the conventional tuning methods based on linear analysis. Only ad hoc tuning procedures('trial and error' approach) have been used. Therefore, the steepest descent method is applied to implement the optimal tuning of the nonlinear parameters of the dual-input PSS. The gradient required in this optimization technique can be computed from trajectory sensitivities in hybrid system modeling with the differential-algebraic-impulsive-switched(DAIS) structure. The optimal output limits of the dual-input PSS are evaluated by time-domain simulation in both a single machine infinite bus(SMIB) system and a multi-machine power system in comparison with those of a single-input PSS.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2000.11a
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pp.237-242
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2000
The areal recording density of HDD(Hard Disk Drive) has been increasing by about 60% a year. In order to achieve high areal density, less track pitch is expected and more servo bandwidth is required. Dual stage actuator and servo controller for HDD have been suggested for achieving high track density as a possible solution. Dual-loop servo system is generally classified into a two-input-two-output system, but if we use an estimator for a two-input-two-output system, it can be converted into two input one output system. Since we can't control the dual stage servo system by the classical method, it requires a special technique; for example, Parallel Loop System, Master-Slave Loop System, Decoupled Master-Slave Loop System, and Dual Feedback Loop System. In this paper, we performed experimental evaluations of several types of control algorithm. Further experiments will be made in the future.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.21
no.2
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pp.102-110
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2016
In this paper, a high-frequency dual mode control LLC resonant converter with wide input voltage range is proposed through zero voltage switching (ZVS) under the universal line input voltage and every load conditions. Conventional small power adapter driving should be satisfied with universal line input voltage because it has no power factor correction circuit regulation. The conventional LLC resonant converter for an adapter can reduce the size of transformer in terms of high-frequency driving and ZVS. However, this converter has a disadvantage in terms of design of resonant tank under various input voltages because the frequency modulation range is very wide to satisfy voltage conversion gain. Compared with the conventional one, the proposed LLC converter can be adapted to universal line input voltage and high-frequency driving because it is controlled by pulse width modulation and pulse frequency modulation with control voltage. The validity of the proposed LLC converter is proved through the 60 W prototype.
Dual converter is being used as a four-quadrant source for the controlled rectifier. But the rectifier itself and circulating current between P and N-converter contribute to generate reactive power. The methodology of input power factor control of dual converter by means of circulating current control is presented in this paper.
This paper proposes a new soft switching dual input converter for renewable energy systems. Multi-input converters are produced by combining discrete converters. These converters reduce the number of circuit elements, cost, volume and weight of the converter and provide a constant output power in different weather conditions. Furthermore, soft switching techniques can be applied to increase efficiency. In this paper, a Zero Voltage Transition (ZVT) dual input boost converter is presented. Only one auxiliary circuit is used to provide the soft switching condition for all of the semiconductor elements. The proposed converter, which is simulated by ORCAD software, is theoretically analyzed. To confirm the validity of the theoretical analysis, a prototype of proposed converter was constructed. Simulation and experimental results confirm the theoretical analysis. An efficiency comparison shows a one percent improvement at nominal loads.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.39
no.5
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pp.361-366
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2013
Prediction of process parameters is very important in parameter design. If predictions are fairly accurate, the quality improvement process will be useful to save time and reduce cost. The concept of dual response approach based on response surface methodology has widely been investigated. Dual response approach may take advantages of optimization modeling for finding optimum setting of input factor by separately modeling mean and variance responses. This study proposes an alternative dual response approach based on machine learning techniques instead of statistical analysis tools. A hybrid neural network-genetic algorithm has been proposed for the purpose of parameter design. A neural network is first constructed to model the relationship between responses and input factors. Mean and variance responses correspond to output nodes while input factors are used for input nodes. Using empirical process data, process parameters can be predicted without performing real experimentations. A genetic algorithm is then applied to find the optimum settings of input factors, where the neural network is used to evaluate the mean and variance response. A drug formulation example from pharmaceutical industry has been studied to demonstrate the procedures and applicability of the proposed approach.
Since introduced by Vining and Myers in 1990, the concept of dual response approach based on response surface methodology has widely been investigated and adopted for the purpose of robust design. Separately estimating mean and variance responses, dual response approach may take advantages of optimization modeling for finding optimum settings of input factors. Explicitly assuming functional relationship between responses and input factors, however, it may not work well enough especially when the behavior of responses are poorly represented. A sufficient number of experimentations are required to improve the precision of estimations. This study proposes an alternative to dual response approach in which additional experiments are not required. An artificial neural network has been applied to model relationships between responses and input factors. Mean and variance responses correspond to output nodes while input factors are used for input nodes. Training, validating, and testing a neural network with empirical process data, an artificial data based on the neural network may be generated and used to estimate response functions without performing real experimentations. A drug formulation example from pharmaceutical industry has been investigated to demonstrate the procedures and applicability of the proposed approach.
A novel half load-cycle worked dual input single output (DISO) DC/AC inverter is presented. The basic circuit consists of a dual buck regulator, which works in continuous current mode. The working principle of DISO DC/AC inverter has been used. The control method applied for half load-cycle worked DISO DC/AC inverter has been studied. The control effects of the open-loop proportional control and closed-loop proportional-integral control are compared by using PSIM software. The parameters are adopted in the realistic simulation and experiment test. Moreover, the waveforms, such as voltage of modulation reference signal and output voltage, were given. The simulation and experiment results proved that the half load-cycle worked DISO DC/AC inverter could achieve good performance, gain a line frequency of 50 Hz, and verify the correctness of theoretical analysis.
This Paper proposes Dual-PI controller for high performance control of IPMSM drive. Input of traditional PI control used speed error, but Dual-PI controller used two input speed error, current error and output is output is f-axis current. Dual-PI controller is Possible both speed control and current control because it used speed error and current error Therefore, dual-PI controller can is reduced current ripple. This paper is made analysis performance of algorithm and proposes result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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