• 제목/요약/키워드: MATLAB Simulation

검색결과 1,401건 처리시간 0.037초

선박의 접지 시스템에서 지락 고장에 따른 대지 전압 변동 특성 (Characteristics of loci on Line-to-Earth Voltage according to Earth Fault in Earthing System for Ships)

  • 김종필;류기탁;이윤형
    • 한국산학기술학회논문지
    • /
    • 제22권2호
    • /
    • pp.487-495
    • /
    • 2021
  • 선박에서 주로 사용하는 전압은 450[V], 6.6[kV], 11[kV]이며, 운항 중 전력계통의 안정성 확보를 위해 접지 시스템이 적용된다. 일반적으로 450[V]를 사용하는 저전압 선박은 비접지 시스템을 6.6[kV], 11[kV]를 사용하는 고전압 선박은 고저항 접지 시스템을 적용한다. 선박의 전력계통에서 지락 고장이 발생하면 건전상의 대지 전압이 선간전압 또는 그 이상으로 증가하고, 케이블의 절연에 과도한 충격을 주게 되므로 이를 분석하는 것은 매우 중요한 부분이다. 따라서 본 논문에서는 선박에서 주로 채택하고 있는 고저항 접지 및 비접지 시스템에 대해 지락 고장에 따른 선박 전력계통의 대지 전압의 변동 특성과 고장 상의 판단 방법을 대칭 좌표법을 이용하여 분석하고자 한다. 이를 위해 대칭 좌표법을 이용하여 대지 전압의 수학적 모델을 유도하고, 시뮬레이션을 위한 선박 전압은 6.6[kV]와 450[V]로 선정하였다. MATLAB을 이용한 시뮬레이션 결과 두 접지 시스템 모두 지락상 보다 위상이 120° 앞선 상의 대지 전압이 가장 높게 상승하였고, 이를 이용하여 고장 상을 정확하게 판단할 수 있음을 확인하였다.

어선용 복합 추진시스템 적용을 위한 연구 (A Study on the Application of Hybrid Propulsion System for Fishing Vessels)

  • 노정호
    • 해양환경안전학회지
    • /
    • 제28권7호
    • /
    • pp.1238-1243
    • /
    • 2022
  • 국제해사기구(IMO)를 필두로하여 국제적으로 선박에 대한 배출가스 규정을 강화하고 있으며, 대한민국 정부도 온실가스 감축을 위한 기본 로드맵을 설정하는 등 배출가스 저감을 위한 대책 마련이 절실한 상황이다. 또한, 국내 연안을 항해하는 선박에서 배출되는 온실가스 배출량 중 90.6%를 차지하고 있는 어선에 적용가능한 효율적이고 배출가스량이 감소가능한 새로운 추진시스템의 도입이 절실하다. 본 연구에서는 국내 연안어선에 적용가능한 전기복합 추진시스템을 제안하고, 전기복합 추진시스템이 적용가능한 대상선박을 선정하였다. 선정된 기존 대상어선에 탑재된 추진시스템과 비교하여 개발된 전기복합 추진시스템을 적용할 경우 발생할 수 있는 예상 연료소모량을 비교하기 위한 시뮬레이션 시스템을 Matlab/Simulink를 이용하여 구성하였다. 시뮬레이션을 통해 기계식 추진시스템, 전기복합 추진시스템(배터리 육상충전을 하지 않은 경우, 육상충전을 한 경우)간의 연료소모량 결과를 확인하였으며 전기복합 추진시스템을 적용하는 경우 약 13%, 16%의 연료소모량이 감소될 수 있는 것을 보여주는 결과를 확인하였다.

잠재적 폭발 위험성을 고려한 단단 혼합냉매 LNG 공정의 설계 변수 최적화 (Optimization of Single-stage Mixed Refrigerant LNG Process Considering Inherent Explosion Risks)

  • 김익현;단승규;조성현;이기백;윤인섭
    • Korean Chemical Engineering Research
    • /
    • 제52권4호
    • /
    • pp.467-474
    • /
    • 2014
  • 화학공정의 기초설계는 물질수지와 열수지 계산을 기초로 공정의 경제성을 확보하고 주어진 조건 내에서 원하는 제품을 생산 가능하도록 한다. 이 단계를 통해 공정은 사용될 물질과 반응, 설비의 구조와 운전 조건 등이 결정되기 때문에 이후 바뀔 수 없는 고유한 특성을 갖게 된다. 고유한 특성은 뛰어난 경제성일 수도 있지만 다양한 잠재적 위험요인을 내포하는 것일 수도 있다. 따라서 기초설계를 위한 공정모사와 정량적 위험성 평가 기법의 통합을 통해 보다 안전하면서도 경제적인 공정을 설계하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 LNG 액화공정을 Aspen HYSYS를 이용하여 모사하고, 폭발 사고에 대한 정량적 위험성 평가를 수행함으로써 잠재적 위험성을 최소화하면서도 경제성을 고려하도록 설계변수를 결정하였다. 이를 위해 확률적 최적화 방법론을 이용하여 Aspen HYSYS의 최적화 한계를 극복하였고, Aspen HYSYS와 Matlab의 연동을 통해 정량적 위험성 평가의 정확성을 높이며 최적화를 용이하게 하였다. 정량적 위험성 평가 결과, 공정 변수 중 안전성 확보를 위해 중요한 변수는 혼합냉매의 압력이었고, 0.5~10%의 운전비용 증가를 통해 잠재적 위험성을 4~18% 줄일 수 있었다. 비용을 크게 증가시킬수록 위험성의 절대적 수치는 낮아지지만 비용 대비 위험성 감소의 효과는 떨어졌다. 이처럼 공정모사와 정량적 위험성 평가 기법의 통합은 태생적으로 보다 안전한 공정의 설계가 가능하게 하고, 기초설계 단계에서부터 공정 내 위험요인을 수치적으로 확인할 수 있어 위험요인이 적은 특성을 갖도록 공정을 설계하는데 도움이 될 것이다.

열-기계적 피로하중을 받는 균열시편 제작시간 단축에 관한 연구 (A Study on the Thermo-Mechanical Fatigue Loading for Time Reduction in Fabricating an Artificial Cracked Specimen)

  • 이규범;최주호;안대환;이보영
    • 한국전산구조공학회논문집
    • /
    • 제21권1호
    • /
    • pp.35-42
    • /
    • 2008
  • 원자력발전소에서는 열교환 파이프에서 발생하는 열피로 균열을 비파괴 탐상장비를 이용하여 조기에 발견하는 것이 안전을 위해 매우 필요하며, 따라서 이를 모사한 인공균열시편 제작에 많은 노력을 기울이고 있다. 그러나 이러한 균열은 일반 기계가공으로 제작하는 것이 불가능하여 실제 조건과 유사한 열 반복하중 하에서 제작될 수밖에 없는데, 이를 위해 많은 시간이 소요된다. 본 연구에서는 크랙성장 시뮬레이션 기법을 이용하여 이러한 균열 제작시간을 단축하기 위한 최적의 열하중 조건을 찾고자 하였다. 이를 위해 임의조건에서 시뮬레이션 및 열피로균열 발생 기초실험을 수행하여 균열 초기수명과 진전수명을 검증하였고, 이를 바탕으로 다양한 가열 및 냉각시간을 시뮬레이션 함으로써 제작시간을 최소화하는 열하중 조건을 구하였다. 시뮬레이션에서는 응력해석을 위해 상용 소프트웨어 ANSYS를 초기균열수명 계산을 위해 수치계산용 소프트웨어 ZENCRACK을 이용하여 코딩을 균열진전수명 평가를 위해 ZENCRACK 소프트웨어를 이용하였다. 그 결과 1mm 균열 제작에 소요되는 시간은 초기의 418시간에서 319시간으로 24% 단축되는 것으로 예측되었다.

Diminution of Current Measurement Error in Vector Controlled AC Motor Drives

  • Jung Han-Su;Kim Jang-Mok;Kim Cheul-U;Choi Cheol;Jung Tae-Uk
    • Journal of Power Electronics
    • /
    • 제5권2호
    • /
    • pp.151-159
    • /
    • 2005
  • The errors generated from current measurement paths are inevitable, and they can be divided into two categories: offset error and scaling error. The current data including these errors cause periodic speed ripples which are one and two times the stator electrical frequency respectively. Since these undesirable ripples bring about harmful influences to motor driving systems, a compensation algorithm must be introduced to the control algorithm of the motor drive. In this paper, a new compensation algorithm is proposed. The signal of the integrator output of the d-axis current regulator is chosen and processed to compensate for the current measurement errors. Usually the d-axis current command is zero or constant to acquire the maximum torque or unity power factor in the ac drive system, and the output of the d-axis current regulator is nearly zero or constant as well. If the stator currents include the offset and scaling errors, the respective motor speed produces a ripple related to one and two times the stator electrical frequency, and the signal of the integrator output of the d-axis current regulator also produces the ripple as the motor speed does. The compensation of the current measurement errors is easily implemented to smooth the signal of the integrator output of the d-axis current regulator by subtracting the DC offset value or rescaling the gain of the hall sensor. Therefore, the proposed algorithm has several features: the robustness in the variation of the mechanical parameters, the application of the steady and transient state, the ease of implementation, and less computation time. The MATLAB simulation and experimental results are shown in order to verify the validity of the proposed current compensating algorithm.

Stock Market Forecasting : Comparison between Artificial Neural Networks and Arch Models

  • Merh, Nitin
    • Journal of Information Technology Applications and Management
    • /
    • 제19권1호
    • /
    • pp.1-12
    • /
    • 2012
  • Data mining is the process of searching and analyzing large quantities of data for finding out meaningful patterns and rules. Artificial Neural Network (ANN) is one of the tools of data mining which is becoming very popular in forecasting the future values. Some of the areas where it is used are banking, medicine, retailing and fraud detection. In finance, artificial neural network is used in various disciplines including stock market forecasting. In the stock market time series, due to high volatility, it is very important to choose a model which reads volatility and forecasts the future values considering volatility as one of the major attributes for forecasting. In this paper, an attempt is made to develop two models - one using feed forward back propagation Artificial Neural Network and the other using Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (ARCH) technique for forecasting stock market returns. Various parameters which are considered for the design of optimal ANN model development are input and output data normalization, transfer function and neuron/s at input, hidden and output layers, number of hidden layers, values with respect to momentum, learning rate and error tolerance. Simulations have been done using prices of daily close of Sensex. Stock market returns are chosen as input data and output is the forecasted return. Simulations of the Model have been done using MATLAB$^{(R)}$ 6.1.0.450 and EViews 4.1. Convergence and performance of models have been evaluated on the basis of the simulation results. Performance evaluation is done on the basis of the errors calculated between the actual and predicted values.

최적용량매칭 및 실시간 제어전략에 의한 직렬형 하이브리드 버스의 연비향상 (Series-Type Hybrid Electric Bus Fuel Economy Increase with Optimal Component Sizing and Real-Time Control Strategy)

  • 김민재;정대봉;강형묵;민경덕
    • 대한기계학회논문집B
    • /
    • 제37권3호
    • /
    • pp.307-312
    • /
    • 2013
  • 직렬형 하이브리드 자동차는 구조가 간단하고 단품들의 효율이 높기 때문에 연비성능이 우수하며, 병렬형과 비교하여 배터리, 엔진, 모터의 용량이 상대적으로 고용량인 특징을 가진다. 본 연구에서는 직렬형 하이브리드 자동차의 최적용량매칭을 통해 최적의 연비를 도출하고, 실시간 시뮬레이션 환경에서 사용될 알고리즘을 개발한다. 연구에서 진행된 용량매칭은 모터, 엔진/발전기 및 배터리를 대상으로 13개 주행 사이클에 대하여 순차적으로 이루어 졌으며, 이를 위해 Matlab 환경에서 최적화 기법인 DP(Dynamic Programming)을 사용하였다. 실시간 성능검증을 위한 차량모델은 Simulink 및 AMEsim을 기반으로 개발되었고 실시간 제어로직이 구현된 RCP(Rapid Control Proto-typing)와 연동하여 그 성능을 확인할 수 있었다.

Model Predictive Control of Bidirectional AC-DC Converter for Energy Storage System

  • Akter, Md. Parvez;Mekhilef, Saad;Tan, Nadia Mei Lin;Akagi, Hirofumi
    • Journal of Electrical Engineering and Technology
    • /
    • 제10권1호
    • /
    • pp.165-175
    • /
    • 2015
  • Energy storage system has been widely applied in power distribution sectors as well as in renewable energy sources to ensure uninterruptible power supply. This paper presents a model predictive algorithm to control a bidirectional AC-DC converter, which is used in an energy storage system for power transferring between the three-phase AC voltage supply and energy storage devices. This model predictive control (MPC) algorithm utilizes the discrete behavior of the converter and predicts the future variables of the system by defining cost functions for all possible switching states. Subsequently, the switching state that corresponds to the minimum cost function is selected for the next sampling period for firing the switches of the AC-DC converter. The proposed model predictive control scheme of the AC-DC converter allows bidirectional power flow with instantaneous mode change capability and fast dynamic response. The performance of the MPC controlled bidirectional AC-DC converter is simulated with MATLAB/Simulink(R) and further verified with 3.0kW experimental prototypes. Both the simulation and experimental results show that, the AC-DC converter is operated with unity power factor, acceptable THD (3.3% during rectifier mode and 3.5% during inverter mode) level of AC current and very low DC voltage ripple. Moreover, an efficiency comparison is performed between the proposed MPC and conventional VOC-based PWM controller of the bidirectional AC-DC converter which ensures the effectiveness of MPC controller.

Exploiting W. Ellison model for seawater communication at gigahertz frequencies based on world ocean atlas data

  • Tahir, Muhammad;Ali, Iftikhar;Yan, Piao;Jafri, Mohsin Raza;Jiang, Zexin;Di, Xiaoqiang
    • ETRI Journal
    • /
    • 제42권4호
    • /
    • pp.575-584
    • /
    • 2020
  • Electromagnetic (EM) waves used to send signals under seawater are normally restricted to low frequencies (f) because of sudden exponential increases of attenuation (𝛼) at higher f. The mathematics of EM wave propagation in seawater demonstrate dependence on relative permeability (𝜇r), relative permittivity (𝜀r), conductivity (𝜎), and f of transmission. Estimation of 𝜀r and 𝜎 based on the W. Ellison interpolation model was performed for averaged real-time data of temperature (T) and salinity (S) from 1955 to 2012 for all oceans with 41 088 latitude/longitude points and 101 depth points up to 5500 m. Estimation of parameters such as real and imaginary parts of 𝜀r, 𝜀r', 𝜀r", 𝜎, loss tangent (tan 𝛿), propagation velocity (Vp), phase constant (𝛽), and α contributes to absorption loss (La) for seawater channels carried out by using normal distribution fit in the 3 GHz-40 GHz f range. We also estimated total path loss (LPL) in seawater for given transmission power Pt and antenna (dipole) gain. MATLAB is the simulation tool used for analysis.

An image enhancement Method for extracting multi-license plate region

  • Yun, Jong-Ho;Choi, Myung-Ryul;Lee, Sang-Sun
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
    • /
    • 제11권6호
    • /
    • pp.3188-3207
    • /
    • 2017
  • In this paper, we propose an image enhancement algorithm to improve license plate extraction rate in various environments (Day Street, Night Street, Underground parking lot, etc.). The proposed algorithm is composed of image enhancement algorithm and license plate extraction algorithm. The image enhancement method can improve an image quality of the degraded image, which utilizes a histogram information and overall gray level distribution of an image. The proposed algorithm employs an interpolated probability distribution value (PDV) in order to control a sudden change in image brightness. Probability distribution value can be calculated using cumulative distribution function (CDF) and probability density function (PDF) of the captured image, whose values are achieved by brightness distribution of the captured image. Also, by adjusting the image enhancement factor of each part region based on image pixel information, it provides a function that can adjust the gradation of the image in more details. This processed gray image is converted into a binary image, which fuses narrow breaks and long thin gulfs, eliminates small holes, and fills gaps in the contour by using morphology operations. Then license plate region is detected based on aspect ratio and license plate size of the bound box drawn on connected license plate areas. The images have been captured by using a video camera or a personal image recorder installed in front of the cars. The captured images have included several license plates on multilane roads. Simulation has been executed using OpenCV and MATLAB. The results show that the extraction success rate is more improved than the conventional algorithms.