This paper proposes a parameter estimation technique of a power transformer. Based on the combined equation, it estimates separately the primary and secondary leakage inductances using the least square method from the instantaneous voltages and currents in the steady state. The performance of the proposed technique was investigated by varying the cut-off frequency of the filter and the number of samples per cycle. The estimated values are obtained based on the average value for 41 cycles.
This paper describes the speed control system of an induction type ac servomotor drive on the vector control basis of slip frequency and constant secondary flux control for a quick torque response. The system is composed of a digital controller using a SCB-V50 microprocessor and a PWM inverter with power MOSFETs for high speed switching. And, for the measurement of actual instantaneous currents, MDCS A070-051 hall sensors are employed. The rising time of step responce by this system through the test of a 600[W] ac servomotor is 30[ms]. Overall experimental result shows that the drive performance of the system is similar to that of a separately excited armature current control of a dc motior.
High impedance fault can not be easily detected by conventional method. But if it would not be detected and cleared quickly, it can result in fires, and electric shock. In this paper, neural network, which has learning capability, is used for high impedance fault detector. The potential of the neural network approach is demonstrated by simulation using KEPCO's measured data. The instantaneous values and frequency spectrum of current are respectively used as the inputs of neural networks. Also, the methods using combined data to exploit the advantage of each data are proposed. In this paper, back-propagation network(BPN) is used for high impedance fault detector and can use for high speed relay because it detects faults within 1 cycle.
To find food, homes, and mates, some animals have adapted special sensing capabilities. Rather than using a passive method, they discharge a signal and then extract the necessary information from the response. More importantly, they use the slope of the detected signal to find the destination of an object. In this paper, similar strategy is mathematically formulated. A perturbation and correlation-based gradient estimation method is developed and used as a sensing strategy. This method allows us to adaptively sense an object in a given environment effectively. The proposed strategy is based on the use of gradient values; rather than instantaneous measurements. Considering the gradient value, the sampling frequency is planned adaptively, i.e., sparse sampling is performed in slowly varying regions, while dense sampling is conducted in rapidly changing regions. Using a temperature sensor, the proposed strategy is verified and its effectiveness is demonstrated.
The vector control system of an induction motor is the high performance drive system to achieve the instantaneous torque control. The vector control system is greatly divided into the direct control, and the indirect control that the most widely is used, The indirect vector control needs the rotor time constant, which changes widely according to the temperature, frequency, and current amplitude. The incorrect time constant leads to the saturation of magnetic flux or under-excitation phenomena. As a result, that deteriorate the control performance. Therefore, in this paper, the effect of time constant variation is investigated and its on-line tuning algorithm is proposed. The time constant using the torque angles was calculated and that of the validity of algorithm proposed was proved through the computer simulation and the experiment.
This paper proposes a parameter estimation technique of a power transformer. Based on the combined equation, it estimates separately the primary and secondary leakage inductances, winding resistances using the least square method from the instantaneous voltages and currents in the steady state. The performance of the proposed technique was investigated by varying the cut-off frequency of the filter and the number of samples per cycle. The technique estimates the parameters with higher sampling frequencies.
본 연구에서는 단상 PWM 컨버터와 3상 PWM 전압형 인버터 유도전동기 운전으로 나누 어져 있다. 단상 시스템의 교류 전원의 주파수에는 순시전력의 맥동성분을 가진다. 컨버터의 직류 맥동전압은 맥동성분을 발생시킨다. 결과적으로 인버터의 출력전압과 전류의 파형은 왜곡된다 시스템의 정상상태는 상태공간법으로 해석된다. 이러한 모든 사항은 시뮬레이션과 실험을 통하여 그 타당성을 확인하였다.
Lee Dae-Sung;Ha Man-Yeong;Kim Sung-Jin;Yoon Hyun-Sik
Journal of Mechanical Science and Technology
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제20권6호
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pp.849-863
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2006
IBM (Immersed Boundary Method) with feedback momentum forcing was applied to stationary and moving bodies. The capability of IBM to treat the obstacle surfaces, especially with moving effect has been tested for two dimensional problems. Stationary and oscillating cylinders were simulated by using IBM based on finite volume method with Cartesian coordinates. For oscillating cylinder, lateral and vertical motions are considered, respectively. Present results such as time histories of drag and lift coefficients for both stationary and oscillating cases are in good agreement with previous numerical and experimental results. Also, the instantaneous wake patterns of oscillating cylinder with different oscillating frequency ratios well represented those of previous researches. More feasibility study for IBM has been carried out to two oscillating cylinders. Drag and lift coefficients are presented for two cylinders oscillating sinusoidally with phase difference of $180^{\circ}$.
In this paper, computerized BEAM was implemented for the space domain analysis of EEG. Transformation from temporal summation to two-dimensional mappings is formed by 4 nearest point interpolaton method. Methods of representation of BEAM are two. One is dot density method which classify brain electrical potential 9 levels by dot density of gray levels and the other is colour method which classify brain electrical 12 levels by red-green colours. In this BEAM, instantaneous change and average energy distribution over any arbitrary time interval of brain electrical activity could be observed and analyzed easily. In the frequency domain, the distribution of energy spectrum of a special band can easily be distinguished normality and abnormality.
Banjara, Nawal Kishor;Sasmal, Saptarshi;Srinivas, V.
Smart Structures and Systems
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제23권2호
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pp.173-184
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2019
The main objective of this study is to evaluate the true fracture energy and monitor the damage progression in steel fibre reinforced concrete (SFRC) specimens using acoustic emission (AE) features. Four point bending test is carried out using pre-notched plain and fibre reinforced (0.5% and 1% volume fraction) - concrete under monotonic loading. AE sensors are affixed at different locations of the specimens and AE parameters such as rise time, AE energy, hits, counts, amplitude and duration etc. are obtained. Using the captured and processed AE event data, fracture process zone is identified and the true fracture energy is evaluated. The AE data is also employed for tracing the damage progression in plain and fibre reinforced concrete, using both parametric- and signal- based techniques. Hilbert - Huang transform (HHT) is used in signal based processing for evaluating instantaneous frequency of the acoustic events. It is found that the appropriately processed and carefully analyzed acoustic data is capable of providing vital information on progression of damage on different types of concrete.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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