An accurate determination of wind speed distribution is the basis for an evaluation of the wind energy potential required to design a wind turbine, so it is important to estimate unknown parameters of wind speed distribution. In this paper, Gumbel distribution is used in modelling wind speed data, and alternative robust estimation methods to estimate its parameters are considered. The methodologies used to obtain the estimators of the parameters are least absolute deviation, weighted least absolute deviation, median/MAD and least median of squares. The performances of the estimators are compared with traditional estimation methods (i.e., maximum likelihood and least squares) according to bias, mean square deviation and total mean square deviation criteria using a Monte-Carlo simulation study for the data with and without outliers. The simulation results show that least median of squares and median/MAD estimators are more efficient than others for data with outliers in many cases. However, median/MAD estimator is not consistent for location parameter of Gumbel distribution in all cases. In real data application, it is firstly demonstrated that Gumbel distribution fits the daily mean wind speed data well and is also better one to model the data than Weibull distribution with respect to the root mean square error and coefficient of determination criteria. Next, the wind data modified by outliers is analysed to show the performance of the proposed estimators by using numerical and graphical methods.
본 연구는 유도전동기 구동에 관측기 이론을 적용하고 자계 방향형 벡터제어에 기초하여 센서리스 벡터구동 시스템을 개발한 것이다. 속도추정은 지령전압과 전류센서에서 검출한 전류와 관측기에서 구한 2차 자속으로 행하는 새로운 방법을 나타내었다. 이 속도추정은 자속과 유도전동기 정수만으로 결정되므로 파라미터의 이득 조정이 필요 없고 연산이 간단하다. 도출한 벡터제어 이론에 기초하여 유도전동기 구동을 위한 센서리스 속도제어 시스템을 설계 제작하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해서 각 제어기의 이득정수와 관측기 이득을 결정하고 센서리스 벡터구동의 실험을 실현하였다.
In this paper, recursive least square algorithm is presented to estimate the parameters of step motor under low-speed operation. Parameter estimation is important for compensating the input current by calculating the ratio of the motor torque constant and detent torque constant that causes torque-ripple in low-speed applications. On-line parameter estimation process is a preliminary procedure to apply step motor to adaptive control. Computer simulation shows that the estimated parameters converge in finite time.
In this paper, the design of a speed sensorless vector control system for induction motor is performed by using a new sliding mode technique based on current model flux observer. A current and flux observer based on the current estimation error is constructed. The proposed current observer includes a sliding mode function, which is derivative of the flux. That is, sliding mode observer which allows the estimation of both the rotor speed and flux based on the measurement of motor terminal quantities, would be proposed. And, a synergetic speed controller using the estimated speed signal is designed to stabilize the speed loop. Simulation results are presented to confirm the theoretical analysis, and to show the system performance with different observer gains and the influence of the motor parameter.
To monitor the torque of an induction motor using current, rotating speed has been measured and used to calculate the slip angular velocity. Additional sensor, however, can cause extra expense and trouble. In this paper, a new algorithm is proposed to monitor the torque of vector controlled induction motor without any speed measuring sensor. Only stator current is measured to estimate the magnetizing current which is used to calculate flux linkage, rotor velocity and motor torque. Graphical programming is used to implement the suggested algorithm and to monitor the torque of an induction motor in real time. To solve the fluctuation problem of estimated torque caused from instantly varying rotating speed of an induction motor, the rotating speed is reconstructed based on the measured current signals. From several experiments, the proposed method shows a good estimation of the motor torque under the normal rotational speed.
In this paper, a new technique was suggested to estimate vehicle speed for the traffic accident reconstruction, and accident investigators can estimate initial vehicle speed based on this suggested technique. Turning tests with several vehicle speeds were executed and compared with the motion of the vehicle and the shape of the tire marks. A new method for estimating the coefficient of friction is suggested by using the longitudinal and lateral components of tire marks. And also, a speed calculation graph is suggested to estimate vehicle speed for traffic accident reconstruction.
In the evaluation of performance for the algorithm of sensorless speed control, the ability of speed control in low speed range and starting is important points. First of all, stability of low speed control is highly required in the application which needs high performance in speed control. For this requirement, this paper represents simple method to estimate the rotor position by comparing reference linkage flux with it's estimation. In the estimation of linkage flux, this paper uses voltage-current model for increasing the performance of speed control in low speed range.
This paper presents a method of estimation of extreme wind. Assuming the extreme wind follows the Gumbel distribution, it is modeled through fitting an exponential function to the numbers of storms over different thresholds. The comparison between the estimated results with the Improved Method of Independent Storms (IMIS) shows that the proposed method gives reliable estimation of extreme wind. The proposed method also shows its advantage on the insensitiveness of estimated results to the precision of the data. The volume of extreme storms used in the estimation leads to more than 5% differences in the estimated wind speed with 50-year return period. The annual rate of independent storms is not a significant factor to the estimation.
This paper presents zero crossing point(ZCP) estimation methods considering discretization error for a high speed brushless DC(BLDC) motor drive. The ZCP is estimated by detecting the change of back-EMF polarity for the BLDC sensorless drive, and the discretization error exist on the estimated ZCP. The discretization error of the ZCP is a cause of the delay of a commutation timing of current and increment of a current ripple factor. Besides a delay of a ZCP estimation brings on the limitation of a speed range for the BLDC sensorless drive. The compensation method based on the error analysis with probability theory for reducing the effects of the discretization error of the ZCP is proposed. Also a ZCP estimation method according to the Back-EMF patterns is proposed to widen the speed range for the BLDC sensorless drive. The proposed methods are verified by the experiment.
To improve the performance of sensorless induction motor (IM) drives, a novel speed estimation method based on the real-time adaptive extended Kalman filter (RAEKF) is proposed in this paper. In this algorithm, the fuzzy factor is introduced to tune the measurement covariance matrix online by the degree of mismatch between the actual innovation and the theoretical. Simultaneously, the fuzzy factor can be continuously self-tuned tuned by the fuzzy logic reasoning system based on Takagi-Sugeno (T-S) model. Therefore, the proposed method improves the model adaptability to the actual systems and the environmental variations, and reduces the speed estimation error. Furthermore, a simple exponential function based on the fuzzy theory is used to reduce the computational burden, and the real-time performance of the system is improved. The correctness and the effectiveness of the proposed method are verified by the simulation and experimental results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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