The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.57
no.6
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pp.985-993
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2008
This paper proposes a new DFIG(Doubly-Fed Induction Generator) system using matrix converter, which is very effectively used for interconnecting the wind power system to the power grid. The operation of proposed system was verified by computer simulations with PSCAD/EMTDC software. The feasibility of hardware implementation was conformed by experimental works with a laboratory scaled-model of wind power system. The laboratory scaled-model was built using a motor-generator set with vector drive system, and a matrix converter with DSP(Digital Signal Processor). The operation of scaled-model was tested by modeling the specific variable-speed wind turbine using the real wind data in order to make the scaled-model simulate the real wind power system as close as possible. The simulation and experimental results confirm that matrix converter can be applied for the DFIG system.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.21
no.7
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pp.662-668
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2015
This paper presents an improved predictive control of an induction machine fed by a matrix converter using N-switching vectors as the control action during a complete sampling period of the controller. The conventional model predictive control scheme based matrix converter uses a single switching vector over the same period which introduces high torque ripple. The proposed switching scheme for a matrix converter based model predictive control of an induction machine drive selects the appropriate switching vectors for control of electromagnetic torque with small variations of the stator flux. The proposed method can reduce the ripple of the electrical variables by selecting the switching state as well as the method used in the space vector modulation techniques. Simulation results are presented to verify the effectiveness of the improved predictive control strategy for induction machine fed by a matrix converter.
In this paper, we study an approximate procedure to evaluate a penalized maximum likelihood estimator (MLE) for a mixed effects model. The procedure approximates the Hessian matrix of the penalized MLE with a structured sparse matrix or an arrowhead type matrix to speed its computation. In this paper, we numerically investigate the gain in computation time as well as approximation error from the considered approximation procedure.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.29
no.9
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pp.986-994
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2012
This paper is concerned with the application of the vision control algorithm with weighting matrix in robot point placement task. The proposed vision control algorithm involves four models, which are the robot kinematic model, vision system model, the parameter estimation scheme and robot joint angle estimation scheme. This proposed algorithm is to make the robot move actively, even if relative position between camera and robot, and camera's focal length are unknown. The parameter estimation scheme and joint angle estimation scheme in this proposed algorithm have form of nonlinear equation. In particular, the joint angle estimation model includes several restrictive conditions. For this study, the weighting matrix which gave various weighting near the target was applied to the parameter estimation scheme. Then, this study is to investigate how this change of the weighting matrix will affect the presented vision control algorithm. Finally, the effect of the weighting matrix of robot vision control algorithm is demonstrated experimentally by performing the robot point placement.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.13
no.1
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pp.113-123
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2006
Normal mixture model(NMM) frequently used to cluster genes on microarray gene expression data. In this paper some of component means of NMM are modelled by a linear regression model so that its design matrix presents the pattern between sample classes in microarray matrix. This modelling for the component means by given design matrices certainly has an advantage that we can lead the clusters that are previously designed. However, it suffers from 'overfitting' problem because in practice genes often are highly dimensional. This problem also arises when the NMM restricted by the linear model for component-means is fitted. To cope with this problem, in this paper, the use of the factor analyzer NMM restricted by linear model is proposed to cluster genes. Also several design matrices which are useful for clustering genes are provided.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2006.05a
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pp.304-308
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2006
The focus of this study is modeling technique for a bellows in vehicle exhaust system. Bellows was developed using tile finite element model by replacing with the equivalent beam. The equivalent beam model were studied in detail. Non-structural node in the cross section of original model is given to expressing their motion. Equivalent mass matrix and stiffness matrix calculated using Guyan reduction method. Material Properties of beam was obtained from the direct comparison between equivalent model and that of Timoshenko beam model. The calculated natural frequencies and mode shape are compared with the reference results and coincided well. The results were compared with the confirmed results, which were in good agreement.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2007.11a
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pp.489-498
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2007
For better predictions and classifications in customer recommendation, this study proposes an integrative model that efficiently combines the currently-in-use statistical and artificial intelligence models. In particular, by integrating the models such as Association Rule, Frequency Matrix, and Rule Induction, this study suggests an integrative prediction model. The data set for the tests is collected from a convenience store G, which is the number one in its brand in S. Korea. This data set contains sales information on customer transactions from September 1, 2005 to December 7, 2005. About 1,000 transactions are selected for a specific item. Using this data set, it suggests an integrated model predicting whether a customer buys or not buys a specific product for target marketing strategy. The performance of integrated model is compared with that of other models. The results from the experiments show that the performance of integrated model is superior to that of all other models such as Association Rule, Frequency Matrix, and Rule Induction.
The effect of cutting off fibers on transient load in a polymeric matrix composite lamina was studied in this paper. The behavior of fibers was considered to be linear elastic and the matrix behavior was considered to be linear viscoelastic. To model the viscoelastic behavior of matrix, a three parameter solid model was employed. To conduct this research, finite difference method was used. The governing equations were obtained using Shear-lag theory and were solved using boundary and initial conditions before and after the development of break. Using finite difference method, the governing integro-differential equations were developed and normal stress in the fibers is obtained. Particular attention is paid the dynamic overshoot resulting when the fibers are suddenly broken. Results show that considering viscoelastic properties of matrix causes a decrease in dynamic load concentration factor and an increase in static load concentration factor. Also with increases the number of broken fibers, trend of increasing load concentration factor decreases gradually. Furthermore, the overshoot of load in fibers adjacent to the break in a polymeric matrix with high transient time is lower than a matrix with lower transient time, but the load concentration factor in the matrix with high transient time is lower.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2004.04a
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pp.49-56
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2004
Model updating is a very active research field, in which significant efforts has been invested in recent years. Model updating methodologies are invariably successful when used on noise-free simulated data, but tend to be unpredictable when presented with real experimental data that are-unavoidably-corrupted with uncorrected noise content. In this paper, Reanalysis using frequency response functions for correlating and updating dynamic systems is presented. A transformation matrix is obtained from the relationship between the complex and the normal frequency response functions of a structure. The transformation matrix is employed to calculate the modified damping matrix of the system. The modified mass and stiffness matrices are identified from the normal frequency response functions by using the least squares method. One simulated system is employed to illustrate the applicability of the proposed method. The result indicate that the damping matrix of correlated finite element model can be identified accurately by the proposed method. In addition, the robustness of the new approach uniformly distributed measurement noise Is also addressed.
This note presents a an indirect adaptive control scheme for first-order continuous-time systems. The estimated plant model is controllable and then the adaptive scheme is free from singularities. The singularities are avoided through a modification of the estimated plant parameter vector so that its associated Sylvester matrix is guaranteed to be nonsingular. That properties is achieved by ensuring that the absolute value of its determinant does not lie below a positive threshold. A modification scheme based on the achievement of a modified diagonally dominant Sylvester matrix of the parameter estimates is also given as an alternative method. This diagonal dominance is achieved through estimates modification as a way to guarantee the controllability of the modified estimated model when a controllability measure of the ‘a priori’ estimated model fails. In both schemes, the use of a hysteresis switching function for the modification of the estimates is not required to ensure the nonsingularity of the Sylvester matrix of the estimates.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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