In this paper, the reliability test of three kinds of epoxy resin for GIS Spacer, which is a high voltage based heavy electric machine, AC electrical treeing experiments were performed. Three types of epoxy resins, Araldite B41, CT 5531 CI and B46, have slight viscosity differences. An non-uniform electric field, E = 1149.4 kV/mm, as the needle to plate electrode, a power source with a frequency of 1 kHz was applied to the tree electrode for accelerated deterioration. The treeing phenomena of the three kinds of epoxy resin all initiated, propagated, and destroyed by the branch tree. Epoxy Resin B46 was 145 times longer than B41 and 53 times longer than CT 5531CI. I think that the choice of epoxy resin is very important in choosing high voltage heavy electric machine insulation materials.
This paper deals with the comparison of magnetic characteristics in transverse flux rotary machine according to different stator core composition with the same rotor. Three different stator designs are considered in the analysis according to the material composition of inner and outer stator cores. Electromotive force (EMF), inductance, torque, and core losses are calculated by threedimensional finite element analysis. Calculated and measured results of back-EMF according to the analysis models in dependency on speed are presented.
This paper presents a method of tolerance analysis for a electric machine. Tolerance analysis technique is required to find the tolerance band of design variables and estimate the characteristic distribution of the electric machine, because that manufacturing tolerances as well as measuring errors have a great influence on the electric machine. Therefore, this paper introduces Stochastic Response Surface Methodology to achieve the tolerance analysis. As an example, the tolerance analysis is applied to the analysis of torque characteristics for a BLDC motor from the electric point of view.
In order to develop an new electric insulation material for heavy electric equipments, epoxy/micro/nano composite (EMNC) was prepared by mixing micro-silica with nano layered silicate, where the nano layered silicate was synthesized by our electric field dispersion method, EMNSC was prepared by treating the EMNC with a silane coupling agent. Thermal properties such as glass transition temperature (Tg) and thermal expansion coefficient, and DMA characteristics were studied, and mechanicla properties such as tensile and flexural tests were performed. AC electrical insulation strength was also tested. All properties of EMNSC were modified by treating EMNC with silane coupling agent and it was confirmed that our new developed composites could be used in the heavy electric equipments.
After the spread of the data collection devices such as smart meters, energy data is increasingly collected in a variety of ways, and its importance continues to grow. However, due to technical or practical limitations, errors such as missing or outliers in the data occur during data collection process. Especially in the case of customer-related data, billing problems may occur, so energy companies are conducting various research to process such data. In addition, efforts are being made to create added value from data, which makes it difficult to provide such services unless reliability of data is guaranteed. In order to solve these challenges, this research analyzes prior research related to bad data processing specifically in the energy field, and propose new missing value processing methods to improve the reliability and field utilization of energy data.
As a batch Type device, this machine is contrive to seal glass plates for plasma BLU (Back Light Unit) by indirect heating from electric heaters. In order to maintain the heating / cooling Chambers clean, this machine uses a muffle formation. The components of the machine are listed bellow.
Nondestructive and destructuve insulation tests were performed the high voltage rotating machine in the local thermal power plants. Nondestructive tests include measurements of insulation resistance. polarization index, AC current. tan$\delta$, partial discharge. Destructive tests include measurements of AC hipot and DC hipot. This paper propose to establish the insulation diagnosis cycle for high voltage rotating machine.
As a batch Type device, this machine is contrive to seal glass plates for plasma BLU (Back Light Unit) by indirect heating from electric heaters. In order to maintain the heating / cooling Chambers clean, this machine uses a muffle formation. The components of the machine are listed bellow.
A study is a experiment which is figure out to optimum discharge cutting condition of the surface roughness, electronic discharging speed and electrode wear ration with Ton , Toff and V(voltage) as an input condition according to the current(Ip) in an electric spark machine : 1) Electrode is utilized Cu and Graphite. 2) Work piece is used the material of carbon steel. The condition of experiment is : 1) Current is varied 0.7(A) to 50(A) and the time of electric discharging to work piece in each time is 30(min) to 60(min). 2) After the upper side of work piece was measured in radius(5$\mu$m) of stylus analyzed the surface roughness to ade the table and graph of Rmax by yielding data. 3) Electro wear ratio is : \circled1Cooper was measured ex-machining and post-machining by the electronic balance. \circled2The ex-machining of graphite measured by it, the post-machining was found the data from volume $\times$specific gravity and analyzed to made its table and graph on ground the data. 4) In order to keep the accuracy of voltage affected to the work piece was equipped with the A.V. R and the memory scope was sticked to the electric spark machine. 5) In order to preserve the precision of current, to get rid of the noise occured by internal resistance of electric spark machine and to force injecting for the discharge fluid , it made the fixed table for a work piece to minimize the work error by means of one's failure during the electric discharging.
A hybrid kernel function of support vector machine is proposed to improve the classification performance of power quality disturbances. The kernel function mathematical model of support vector machine directly affects the classification performance. Different types of kernel functions have different generalization ability and learning ability. The single kernel function cannot have better ability both in learning and generalization. To overcome this problem, we propose a hybrid kernel function that is composed of two single kernel functions to improve both the ability in generation and learning. In simulations, we respectively used the single and multiple power quality disturbances to test classification performance of support vector machine algorithm with the proposed hybrid kernel function. Compared with other support vector machine algorithms, the improved support vector machine algorithm has better performance for the classification of power quality signals with single and multiple disturbances.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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