The paper presents a digital speed control approach of induction motor systems by using a digital redesign method and adopting a well known 2nd order model as the system model equation. The basic concept using the modeling equation is induced from the control theory stand point such that we can describe usually the motor system connected by inverter, generator and load etc. just as a mechanical system to be controlled. The concept does not demand us the complicated vector-based modeling equation adopted in the traditional methods for the speed control of induction motor. The effectiveness of the servo control system composed by the above mentioned design concept is illustrated by the experimental results in the presence of step reference change and generator load variation. It is observed from the experimental results that the steady state error of the experimental set up becomes zero after some regulation time and the induction motor system is robust in spite of reference signal change and load variation of generator.
For defect characterization in steam generator tubes in nuclear power plant, artificial neural network has been extensively used to classify defect types. In this paper, we study the effectiveness of Bagging for improving the performance of neural network for the classification of tube defects. Bagging is a method that combines outputs of many neural networks that were trained separately with different training data set. By varying the number of neurons in the hidden layer, we carry out computer simulations in order to compare the classification performance of bagging neural network and single neural network. From the experiments, we found that the performance of bagging neural network is superior to the average performance of single neural network in most cases.
In this paper, a novel method for wind speed estimation in wind power generation systems is presented. The proposed algorithm is based on estimating the wind speed using Support-Vector-Machines for regression (SVR). The wind speed is estimated using the generator power-speed characteristics as a set of training vectors. SVR is trained off-line to predict a continuos-valued function between the system's inputs and wind speed value. The predicted off-line function as well as the instantaneous generator power and speed are then used to determine the unknown winds speed on-line. The simulation results show that SVR can define the corresponding wind speed rapidly and accurately to determine the optimum generator speed reference for maximum power point tracking.
A Problem of low-velocity forced convection in a channel flow with heated wall is of practical importance and widely considered in the design of devices such as heat exchangers, and electronic equipments. Therefore, there is an urgent need for improving heat transfer performance of heated wall in the channel. In the present study, an oscillating vortex generator method is proposed to enhance the heat transfer in a channel. In this method, a rectangular bars are set in the upstream of heated region of the channel. The bars are forced to oscillate normal to the inflow, and then actively and largely generates transverse vortices behind the bars. As a result, this apparatus can enhance the heat transfer rates remarkably. Because of the interaction between the flow and oscillating bars, the variations of the flow and thermal fields become time-dependent state.
A classifier was constructed by using a generalized regression neural network (GRU) and random generator (RG), which was applied to classify DNA sequences. Three data sets evaluated are eukaryotic and prokaryotic sequences (Data-I), eukaryotic sequences (Data-II), and prokaryotic sequences (Data-III). For each data set, the classifier performance was examined in terms of the total classification sensitivity (TCS), individual classification sensitivity (ICS), total prediction accuracy (TPA), and individual prediction accuracy (IPA). For a given spread, the RG played a role of generating a number of sets of spreads for gaussian functions in the pattern layer Compared to the GRNN, the RG-GRNN significantly improved the TCS by more than 50%, 60%, and 40% for Data-I, Data-II, and Data-III, respectively. The RG-GRNN also demonstrated improved TPA for all data types. In conclusion, the proposed RG-GRNN can effectively be used to classify a large, multivariable promoter sequences.
This paper describes a method for the detection of shorted-turn in the cylindrical synchronous generator rotor windings based on the discrete wavelet transform. Multi-resolution analysis(MRA) based on discrete wavelet transform provides a set of decomposed signals in independent frequency bands. In the proposed method, shorted-turn detection in rotor windings is based on the decomposition of the rotor currents, where wavelet coefficients of these signals have been extracted. Comparing these extracted coefficients is used for diagnosing the healthy machine from faulty machine. Experimental results show the effectiveness of the proposed method for shorted-turn detection in the cylindrical synchronous generator rotor windings.
고밀도 PLA(Programmable Logic Array) layout의 생성, 간소화 및 검증을 자동화한 일련의 유용프로그램을 개발하였다. 이에는 논리 함수로부터 진리표를 만들어 내는 프로그램. 논리 간소화 프로그램 PLA재배열 프로그랭. stick diagram을 그릴 구 있는 화일을 만들어 내는 프로그램, dynamic CMOS PLA의 layout 생성 프로그램, 그리고 bipartite row folded CMOS PLA layout 생성 프로그램이 포함된다. 크기의 최소화는 주로 논리 간소화 프로그램과 bipartlte row folding 프로그램에 의해수행되며, 최대지연시간은 재배열 프로그램에 의해 작아진다. 자동으로 생성된 layout에 대한 정보는 CIF(Caltach Int-ermidate Form)로 저장된다. 각 프로그램은 C언어로 작성되었으며, VAX-l1/750 (UNIX)에서 수행되었다.
Wind-powered generator system converts wind energy into utilized electric energy. Wind power generator is classified into two categories, as horizontal or vertical axis turbine. The former is equipped with yawing mechanism which is subject to set the blade-face towards the wind direction. However, the latter does not need this mechanism, but this system needs a external power for starting. This paper deals with the method how to overcome such trouble and with the analysis of the starting characteristic and a field test with a prototype of the Darrieus wind generator was performed.
Park, Jeong-Je;Choi, Jae-Seok;Baek, Ung-Ki;Cha, Jun-Min;Lee, Kwang-Y.
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제5권1호
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pp.8-15
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2010
A new technique using a search method which is based on fuzzy multi-criteria function is proposed for GMS(generator maintenance scheduling) in order to consider multi-objective function. Not only minimization of probabilistic production cost but also maximization of system reliability level are considered for fuzzy multi-criteria function. To obtain an optimal solution for generator maintenance scheduling under fuzzy environment, fuzzy multi-criteria relaxation method(fuzzy search method) is used. The practicality and effectiveness of the proposed approach are demonstrated by simulation studies for a real size power system model in Korea in 2010.
An electrical generator in power plant is driven and maintained its speed at rated by steam turbine. By the way, after synchronization in parallel with the power system, as the steam flow into turbine can not be reduced fast even though the electrical load is lost, the turbine gets into dangerous situation due to the increase of its speed. At this time, the duty of the turbine governor is to limit the speed to its overspeed trip set point by stopping the steam flow as soon as possible, the test of which is called load rejection test. It is introduced in this paper for a field simulation test of generator load rejection to be implemented on the turbine governor in a 680MW nuclear power plant before its startup.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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