This paper presents a new multi-machine robust control based on an electric differential system for electric vehicle (EV) applications which is composed of four in-wheel permanent magnet synchronous motors. It is based on a new master-slave direct torque control (DTC) algorithm, which is used for the control of bi-machine traction systems based on a speed model reference adaptive system observer. The use of an electric differential in the design of a new EV constitutes a technological breakthrough. A classical system with a multi-inverter and a multi-machine comprises a three-phase inverter for each machine to be controlled. Another approach consists of only one three-phase inverter for several permanent magnet synchronous machines. The control of multi-machine single-inverter systems is the subject of this study. Several methods have been proposed for the control of multi-machine single-inverter systems. In this study, a new master-slave based DTC strategy is developed to generate an electric differential system. The entire system is simulated by Matlab/Simulink. The simulation results show the effectiveness of the new multi-machine robust control based on an electric differential system for use in EV applications.
Recently, the machine tools called multi-task machines, which mounted rotary axes on the table or spindle are used increasingly. Accordingly, multi-task machine tool takes a growing interest on the motion accuracy of feed drive system. In this study, measurement and diagnosis of motion errors ware attempted from circular pattern obtained by using DBB (Double ball bar) device. Those were obtained at both clockwise and counter clockwise motions in mutually perpendicularly intersecting three planes. The reliability of error measurement system for multi-task machine tool was verified by the direct test cutting.
Recently, the machine tools called multi-task machines, which mounted rotary axes on the table or spindle are used increasingly. Accordingly, multi-task machine tool takes a growing interest on the motion accuracy of feed drive system. In this study, measurement and diagnosis of motion errors ware attempted from circular pattern obtained by using DBB (Double ball bar) device. Those were obtained at both clockwise and counter clockwise motions in mutually perpendicularly intersecting three planes. The reliability of error measurement system for multi-task machine tool was verified by the direct test cutting.
This paper prescribe the effects of SVC & TCSC in multi-machine power system. EMTP models of two FACTS controllers are proposed to analysis the basic characteristics of SVC & TCSC and the control signal of TCR is determined by rms value which was measured in system. The oscillation model of generator is proposed to analysis the damping effect and the most effective location of TCSC in multi-machine power system is identified by the residues associated with the natural oscillation modes. The 3 generator-9 bus model system is used to demonstrate the applicability of the proposed model.
본 논문은 사물 지능 통신 환경에서 미디어 다중 채널을 위한 오류 제어에 대해서 제안하였다. 이 시스템은 사물 지능 통신 환경 멀티미디어 컴퓨터 협력 작업을 위한 소프트웨어 복구에 적합하다. 이것은 세션의 진행 과정 중 세션의 미디어 서비스 인스턴스가 비정상적으로 종료되는 경우에 세션의 진행을 중단할 수 있지만 허용하는 한 미디어 서비스 인스턴스를 재 활성화 시켜 사용자에 대한 보호를 하는 경우에 필요하다. 본 논문은 규칙-기반 DEVS 모델링과 시뮬레이션 기법을 사용하면서 사물 지능 통신 기반 컴퓨팅 공동 환경의 오류 복구 시스템의 성능 분석을 설명한다.
This paper presents reducing method of profile error on a mechanical tuning for multi-spindle control of NC machine tools. To reduce the profile error in the feed drive system, it is useful to adopt same transfer function of multi spindle machine tools. By selecting the correction vector of servo rigidity and natural vibration on JK map, multi spindle control can be tuned by mechanical parameters with small profile error.
This paper presents a decentralized input-output feedback linearizing controller for a multi-machine power system. Firstly, the controller is designed using input-output feedback linearization for modified outputs. Then we present a guideline for selecting gains of the controller and parameters in the modified outputs. Simulations illustrate the effectiveness of the proposed control scheme and the selection guideline.
This paper deals with the design of multi-machine power system stabilizers (PSSs) and Static var compensator (SVC) using Modified shuffled frog leaping algorithm (MSFLA). The effectiveness of the proposed scheme for optimal setting of the PSSs and SVC controllers has been attended. The PSSs and SVC controllers designing is converted to an optimization problem in which the speed deviations between generators are involved. In order to compare the capability of PSS and SVC, they are designed independently once, and in a coordinated mode once again. The proposed method is applied on a multi-machine power system under different operating conditions and disturbances to confirm the effectiveness of it. The results of tuned PSS controller based on MSFLA (MSFLAPSS) and tuned SVC controller based on MSFLA (MSFLA SVC) are compared with the Strength pareto evolutionary algorithm (SPEA) and Particle swarm optimization (PSO) based optimized PSS and SVC through some performance to reveal its strong performance.
The continuous shrinking of transistors in integrated circuits leads to difficulties in improving performance, resulting in the emerging transistors such as nanosheet field-effect transistors. In this paper, we propose a TCAD-machine learning framework of nanosheet FETs to model the current-voltage characteristics. Sentaurus TCAD simulations of nanosheet FETs are performed to obtain a large amount of device data. A machine learning model of I-V characteristics is trained using the multi-layer perceptron from these TCAD data. The weights and biases obtained from multi-layer perceptron are implemented in a PSPICE netlist to verify the accuracy of I-V and the DC transfer characteristics of a CMOS inverter. It is found that the proposed machine learning model is applicable to the prediction of nanosheet field-effect transistors device and circuit performance.
This paper presents an useful technique for assessing the volumetric error in multi_axis machine tools using the kinematic double ball bar and 3 dimensional spherical contouring. The developed system proposes the 3 dimensional spherical contour for the error analysis. The developed system input the measured radial data, analysing the volumetric errors such as positional, strightness, angle, and squareness errors, etc. The developed system has been tested in a practical machine tool, and showed high
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[게시일 2004년 10월 1일]
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