In the sodium-cooled fast reactor, the steam generator is a heat exchange device between sodium and water, which may cause leakage, resulting in a sodium-water reaction accident, which in turn affects the safe operation of the entire nuclear reactor. To this end, the electromagnetic vortex flowmeter is used to detect leakage of the steam generator and its signal processing method is studied in this paper. The hydraulic experiment was carried out by using water instead of liquid sodium, and the sensor output signal of the electromagnetic vortex flowmeter under different gas injection volumes was collected. The bubble noise signal is reflected by the base line of the sensor output signal. According to the relationship between the proportion of the bubble noise signal in the sensor output signal and the gas injection volume, a signal processing method based on the energy ratio calculation is proposed to detect whether the water contains bubbles. The gas injection experiment of liquid sodium was conducted to verify the effectiveness of the signal processing method in the detection of bubbles in sodium, and the minimum detectable leak rate of water in the steam generator was detected to be 0.2 g/s.
In this paper, studied error of various signal interpolation methods in vibration signal analysis with digital order tracking. Because, interpolation errors are related with sampling rate and amount of calculation. Appled Signal interpolation methods are Lagrange, Newton and Cubic-spline. This paper proposed more proper interpolation method. Also, we suggest guideline for adaptive application of signal interpolation methods with Calculated results.
Three-phase current is reconstructed from the dc-link current in an AC machine drive with a single current sensor. Switching pattern modification methods, in which the magnitude of the effective voltage vector is secured over its minimum, are investigated to accurately reconstruct the three-phase current. However, the existing methods that modify the switching pattern cause voltage and current distortions that degrade sensorless performance. This paper proposes a variable-magnitude voltage signal injection method based on a high frequency voltage signal injection. The proposed method generates a voltage reference vector that ensures the minimum magnitude of the effective voltage vector by varying the magnitude of the injection signal. This method can realize high quality current reconstruction without switching pattern modification. The proposed method is verified by experiments in a 600W Interior permanent magnet synchronous machine (IPMSM) drive system.
In sensor signal conditioning and processing, offset and drift characteristics of an operational amplifier are an important factor when the amplifier is used for a precise sensor signal amplifier. In order to use it in high accuracy, an expensive trimming or a complex compensation circuit is required. This paper presents the improved sensor signal conditioning and processing device for ubiquitous sensor network(USN) application or general purpose by developing a hardware of the circuit for reducing the offset voltage and drift characteristics, and a software for its control and sensor signal processing. We realize better offset voltage and drift characteristics of the signal conditioning circuit using low cost operational amplifiers. The experimental results show that this technique is effective in improving the performance of the sensor signal processing device.
Modular multilevel converter (MMC)-based high-voltage direct current (HVDC) presents attractive technical advantages and contributes to enhanced system operation and reduced oscillation damping in dynamic MMC-HVDC systems. We propose an advanced small-signal multi-terminal MMC-HVDC based on dynamic phasors and state space for power system stability analysis to enhance computational accuracy and reduce simulation time. In accordance with active and passive network control strategies for multi-terminal MMC-HVDC, the matchable small-signal stability models containing high harmonics and dynamics of internal variables are conducted, and a related theoretical derivation is carried out. The proposed advanced small-signal model is then compared with electromagnetic-transient and traditional small-signal state-space models by adopting a typical multi-terminal MMC-HVDC network with offshore wind generation. Simulation indicates that the advanced small-signal model can successfully follow the electromechanical transient response with small errors and can predict the damped oscillations. The validity and applicability of the proposed model are effectively confirmed.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제9권3호
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pp.123-127
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2008
The paper is to solve the problem of existing audio signal transfer system which has a difficulties of system organization and the increase of additional install cost and unfriendly interior. To solve the existing system, we drew the new audio signal transfer system based on PLC and evaluated it. A transmitter and a receiver were designed using the PLC chip INT5500CS. An audio signal transfer system was configured with a CD player to which audio signals are sent from the transmitter and a speaker connected to the receiver. For performance evaluation of this system, a USBPre external sound card and Smaart Live 5 which is a PC-based sound measuring program were added. As a result of our experiment, the measured signal level is $2{\sim}3$ dB lower than reference signal, latency is 16.69 ms, and the specific character of coherency is bad in high frequency band. Otherwise, this system transmits and receives signals over 90 % in good condition as a result of measuring pink noise, frequency (1 kHz), and phase, magnitude. In view of the result so far achieved, the system designed this study has excellent performance, it resolves defect of existing audio signal transfer system.
Automated analysis of EEG invariably requires the inclusion of a signal conditioning filter. This paper investigates the EEG waveform distortions caused by the transient responses of the various types of signal conditioning filters. This study explicitly simulates the filter responses to the typical EEG waveform models, and compares the distortions.
Dropouts in magnetic media are a primary quality deficiency which is detrimental to magnetic signal quality and thus the major impediment to error-free recording, especially in high density digital recorders. The specific form of defects and causes found to be responsible for signal dropouts occurring in magnetic tape were studied. Dropout occurred when the RF signal falls to low level due to the various types of surface defects. However, the fall in the level of the RF signal in gravure roll coated tapes was most often caused by foreign particles adhering to the magnetic tape. It was also shown from the present study that scattered particles trapped under the tape surface or put on the top can lift it as it crosses the head, creating a spherical tent shaped defect and causing a temporary signal drop. Dropout producing substances were identified through optical and microchemical analyses. The results were correlated with measured electrical signal losses combined with analytical microscopy to clarify source identification of defects.
This paper proposes a portable cable fault detection system with automatic fault distinction and distance measurement using time-frequency correlation and reference signal elimination method and automatic fault classification algorithm in order to have more accurate fault determination and location detection than conventional time domain refelectometry (TDR) system despite increased signal attenuation due to the long distance to cable fault location. The performance of the developed system method was validated via an experiment in the test field constructed for the standardized performance test of power cable fault location equipments. The performance evaluation showed that accuracy of the developed system is less than 1.34%. Also, an error of automatic fault type and location by detection of phase and peak value through elimination of the reference signal and normalization of correlation coefficient and automatic fault classification algorithm not occurred.
In order to avoid the electrical fire, AFCI(Arc Fault Cirruit Interrupter) has been obligated to be adopted in the United States of America since 2002. A study was carried out on how to detect Arc. In this paper, The propose is high-frequency signal detection methods and RSSI(Received Signal Strength Indication) signal processing algorithm for Arc detection. and the electrical characteristics were verifying.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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