The improvement of load following operation of the thermal power plant is influenced to the electrical quality. Analysis of boiler, turbine, and governor system, and the study of control algorithm are preceded. The thermal power plant is operated by various control systems. In the case of faulty governor system, it takes long days to solve the problem and impossible to repair the mechanism without outage. A non-planned out-age is taken into consideration because of economical power production. In this paper, to clear the continuous swings of an old turbine governor system(YEOSU #1), the trend, the control logic, and the hydraulic mechanism are analyzed, and then the control circuit with ADAPT function and the 1st order lag circuit are inserted and modified. After that, the power plant comes to automatic governor control operation.
This paper describes a reference flux angle selection for a vector control in the parallel operation system that consists of a inverter and several induction motors. In particular, this paper suggests which flux angle of motors prefers for the vector control in the train drive system that diameters of wheels are different. Through simulation for a 210[kW] induction motor drive system, it is clear that the vector control by using of the flux angle of a motor having a minimum wheel diameter leads to a minimum torque difference. However, it requires too many current sensors. So, it is shown that the vector control by a average flux angle of motors is preferable.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.16
no.3
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pp.101-109
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2002
It is a very difficult to control the S/G(Steam Generator) levels for not only automatic operation mode but also manual operation made by operators in case of start up or low power plants. The object of this study is to develop and applicate a DCS(Digital Control System) that process the reliable control algorithm in order to control S/G levels automatically from a start-up to full power operation mode for nuclear power plants.
An ICRF discharge cleaning and a fast wave electron heating experiment were performed. For automated operation and providing the diagnostics of the ICRF system, the ICRF local network was designed and implemented. This internal network provides monitoring, RF protection, remote control, and RF diagnostics. All the functions of the control system were realized by customized DSP units. The DSP units were tied by a local network in parallel. Owing to the distributed feature of the control system, the ICRF local control system is quite flexible to maintain. Developing the subsystem is a more effective approach compared to developing a large controller that governs the entire system. During the first experimental campaign of the KSTAR tokamak, the control system operated as expected without any major problems that would affect the tokamak operation. The transmitter was protected from harmful over-voltage events through reliable operation of the system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.1
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pp.413-435
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2018
Although the accuracy of handwritten character recognition based on deep networks has been shown to be superior to that of the traditional method, the use of an overly deep network significantly increases time consumption during parameter training. For this reason, this paper took the training time and recognition accuracy into consideration and proposed a novel handwritten character recognition algorithm with newly designed network structure, which is based on an extended nonlinear kernel residual network. This network is a non-extremely deep network, and its main design is as follows:(1) Design of an unsupervised apriori algorithm for intra-class clustering, making the subsequent network training more pertinent; (2) presentation of an intermediate convolution model with a pre-processed width level of 2;(3) presentation of a composite residual structure that designs a multi-level quick link; and (4) addition of a Dropout layer after the parameter optimization. The algorithm shows superior results on MNIST and SVHN dataset, which are two character benchmark recognition datasets, and achieves better recognition accuracy and higher recognition efficiency than other deep structures with the same number of layers.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.44
no.2
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pp.115-123
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2021
A lot of sensor and control signals is generated by an industrial controller and related internet-of-things in discrete manufacturing system. The acquired signals are such records indicating whether several process operations have been correctly conducted or not in the system, therefore they are usually composed of binary numbers. For example, once a certain sensor turns on, the corresponding value is changed from 0 to 1, and it means the process is finished the previous operation and ready to conduct next operation. If an actuator starts to move, the corresponding value is changed from 0 to 1 and it indicates the corresponding operation is been conducting. Because traditional fault detection approaches are generally conducted with analog sensor signals and the signals show stationary during normal operation states, it is not simple to identify whether the manufacturing process works properly via conventional fault detection methods. However, digital control signals collected from a programmable logic controller continuously vary during normal process operation in order to show inherent sequence information which indicates the conducting operation tasks. Therefore, in this research, it is proposed to a recurrent neural network-based fault detection approach for considering sequential patterns in normal states of the manufacturing process. Using the constructed long short-term memory based fault detection, it is possible to predict the next control signals and detect faulty states by compared the predicted and real control signals in real-time. We validated and verified the proposed fault detection methods using digital control signals which are collected from a laser marking process, and the method provide good detection performance only using binary values.
In order to respond to the demand for flexible operation of thermal power generation, development of natural sliding pressure operation that minimizes throttle loss by opening the turbine control valve 100% and maximize power generation efficiency in conjunction with ESS in order to quickly respond to fluctuations in the system frequency is required. The logic development of natural sliding pressure operation with ESS was developed to modify the existing logic at the power plant's top-level control logic such as the unit master, the boiler master and the turbine master. Cooperative control algorithms that complement the advantages and disadvantages of ESS operation (quick response, limited capacity) and power plant operation (slow response, continuous operation) not only improve efficiency when applied to actual power plants, but also respond quickly and flexibly to load demands to ensure system stability.
Activated sludge sewage treatment processes are difficult to be controlled because of their complex and nonlinear behaviour, however, the control of the dissolved oxygen level in the reactors plays an important role in the operation of the facility. For this reason, this study is designed to present a system which accurately measures DO, MLSS, pH and ORP in the aeration tank to alleviate situations above and provide the automatization of a sewage treatment plant (STP) using new DO control system. The automatic control systems must be guaranteed the accuracy. Therefore, the proposed automatic DO control system in this study could be commercial applications in the aeration tanks by means of operating cost analysis and user-friendly for operation and maintenance. We could get accurate data from the lab tank which has water quality checker because there was no vortex and air bubble during the measurement process. Improvement of confidence in the lab tank enabled effective and automatic operation of sewage treatment plants so that operation costs and manpower could be saved. If this result is put in place in every sewage treatment plant nationwide for practical purposes, it is estimated to cost 18.5 million dollars in installing the lab tank and to save 9.8 million dollars in management cost a year, except for cost saved by automation.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.6
no.1
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pp.13-24
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1986
A real-time hourly operation model for the flood control of Soyanggang Dam and Hwachon Dam, which are located in the North Han River is developed. The method is based on simulation with a feedforward-feedback control. The feedforward control was mainly concerned with providing the release history from the single dams. The outflows from the single dam operation rules with forecasted inflows were used as the inputs to simulation. And then feedback control is applied to reduce the peak discharge at the junction. Also, sensitivity analysis of the operation model was provided to respect the temporal and spatial distribution of storms to the model.
Improved load-following capability is one of the most important technical tasks of a pressurized water reactor. Controlling the nuclear reactor core during load-following operation leads to some difficulties. These difficulties mainly arise from nuclear reactor core limitations in local power peaking: the core is subjected to sharp and large variation of local power density during transients. Axial offset (AO) is the parameter usually used to represent the core power peaking. One of the important local power peaking components in nuclear reactors is axial power peaking, which continuously changes. The main challenge of nuclear reactor control during load-following operation is to maintain the AO within acceptable limits, at a certain reference target value. This article proposes a new robust approach to AO control of pressurized water reactors during load-following operation. This method uses robust feedback-linearization control based on the multipoint kinetics reactor model (neutronic and thermal-hydraulic). In this model, the reactor core is divided into four nodes along the reactor axis. Simulation results show that this method improves the reactor load-following capability in the presence of parameter uncertainty and disturbances and can use optimum control rod groups to maneuver with variable overlapping.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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