In this paper proposed the solar tracking system to use a fuzzy based on PC in order to increase an output of the PV array. The solar tracking system operated two DC motors driving by signal of photo sensor. The control of dual axes is not an easy task due to nonlinear dynamics and unavailability of the parameters. Recently, artificial intelligent control of the fuzzy control, neural-network and genetic algorithm etc. have been studied. The fuzzy control made a nonlinear dynamics to well perform and had a robust and highly efficient characteristic about a parameter variable as well as a nonlinear characteristic. Hence the fuzzy control was used to perform the tracking system after comparing with error values of setting-up. nonlinear altitude and azimuth. In this paper designed a fuzzy controller for improving output of PV array and evaluated comparison with efficient of conventional PI controller. The data which were obtained by experiment were able to show a validity of the proposed controller.
Most outdoor solid insulators may suffer from surface degradations due to non-stationary currents that flow on the insulator surface. These currents may be classified as leakage, discharge and tracking currents due to their disturbing potencies respectively. The magnitude of these currents depends on the degree of the contamination of surface. The leakage signals are followed by discharge signals and tracking signals which are capable of forming carbonized tracking paths on the surface between high voltage and earth contacts (surface tracking). Surface tracking is one of the most breakdown mechanisms observed on the solid insulators, especially polymers which may cause severely reduced lifetime. In this study the degradations observed on polyester resin based insulators are investigated according to the IEC 587 Inclined Plane Test Standard. The signals are monitored and recorded during tests until surface tracking initiated. In order to prevent total breakdown of an insulator, early detection of tracking signals is vital. Continuous Wavelet Transform (CWT) is proposed for classification of signals and their energy levels observed on the surface. The application of CWT for processing and classification of the surface signals which are prone to display high frequency oscillations can facilitate real time monitoring of the system for diagnosis.
Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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v.3
no.4
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pp.472-480
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2014
The In solar power system, the height and azimuth of the sun are important parameters which control generated power magnitude. The tracking method that controls the daily generation magnitude according to latitude and longitude using the two axles is often used in the existing sunlight tracking system today. In this two-axle PV track control system, the self-load is concentrated on one FRAME. It is influenced of the regular load, snow load and the wind load, etc. It is difficult to set up the system in the conventional building. This research is a development about the small-scale economy track device of independent load-dispersing solar generation system. The position tracking algorithm is through new coordinates transformation calculating the height and azimuth of the sun.
This paper presents an observer-based robust controller for constant reference tracking of linear time invariant systems with polytopic model uncertainties. To this end, this paper not only designs a robust integral controller gain but also suggests how to determine the robust observer gain and the observer model used in the observer. Since the observer model selection is not obvious due to the polytopic uncertainties, particular attention needs to be paid to that. This paper computes the robust controller and observer gains first. Then, the observer model is selected in a way that the whole closedloop is stable and LMIs are used in the middle of choosing the gains and observer model. Simulation examples show that the proposed observer-based feedback control successfully achieves robust reference tracking.
In a target tracking problem the radar glint noise has non-Gaussian heavy-tailed distribution and will seriously affect the target tracking performance. In most nonlinear situations an Extended Robust Kalman Filter(ERKF) can yield acceptable performance as long as the noises are white Gaussian. However, an Extended Robust $H_{\infty}$ Filter (ERHF) can yield acceptable performance when the noises are Laplacian. In this paper, we use the Interacting Multiple Model(IMM) estimator for the problem of target tracking with glint noise. In the IMM method, two filters(ERKF and ERHF) are used in parallel to estimate the state. Computer simulations of a real target tracking shows that hybrid filter used the IMM algorithm has superior performance than a single type filter.
This paper presents a algorithm of hierarchical approach to tracking problems for high order systems via BPF. In controlling the n-th oder systems for tracking problem, TPBVP has the 2n-th order. Generally, it is very difficult to otain the solutions due to its high order. In order to solve this fact, hierarchical approach is applied. And using the BPF Transformation, we simply obtained the solutions of decomposed low order TPBVP from the recursive algebraic equations.
In a target tracking problem, the radar glint noise has non-Gaussian heavy-tailed distribution and will seriously affect the target tracking performance. In this study, an extended robust $H_{\infty}$ was developed which can significantly improve the tracking performance when glint noise is present. Through the computer simulations, the proposed filter showed superior and robust tracking performance compared with other extended Kalman filters.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2001.07a
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pp.74-77
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2001
In order to investigate the effect of salinity level on tracking characteristics of polymer insulators for distribution power systems, tracking tests were performed by tracking wheel tester under different salt concentration. In this study, 6 kinds of polymer insulators were tested under 2200 ${\mu}\textrm{s}$/cm and 4000${\mu}\textrm{s}$/cm salinity. The salinity level has a significant effect on the tracking characteristics. Namely, most polymer insulators showed the good tracking resistance in case of low salinity level. But, in case of high salinity level some polymer insulators showed the excessive erosion and tracking. These phenomena may come from the different aging mechanism. It can be concluded that too high salinity level is not desirable in aging test of polymer insulators.
An online mean-shift object tracking algorithm, which consists of a learning stage and an estimation stage, is proposed in this work. The learning stage selects the features for tracking, and the estimation stage composes a likelihood image and applies the mean shift algorithm to it to track an object. The tracking performance depends on the quality of the likelihood image. We propose two schemes to generate and integrate likelihood images: one based on the discrete AdaBoost (DAB) and the other based on the real AdaBoost (RAB). The DAB scheme uses tuned feature values, whereas RAB estimates class probabilities, to select the features and generate the likelihood images. Experiment results show that the proposed algorithm provides more accurate and reliable tracking results than the conventional mean shift tracking algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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