The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.64
no.6
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pp.912-921
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2015
In this paper, we introduce fuzzy inference-based real-time deterioration diagnosis system with the aid of infrared thermal imaging camera. In the proposed system, the infrared thermal imaging camera monitors diagnostic field in real time and then checks state of deterioration at the same time. Temperature and variation of temperature obtained from the infrared thermal imaging camera variation are used as input variables. In addition to perform more efficient diagnosis, fuzzy inference algorithm is applied to the proposed system, and fuzzy rule is defined by If-then form and is expressed as lookup-table. While triangular membership function is used to estimate fuzzy set of input variables, that of output variable has singleton membership function. At last, state of deterioration in the present is determined based on output obtained through defuzzification. Experimental data acquired from deterioration generator and electric machinery are used in order to evaluate performance of the proposed system. And simulator is realized in order to confirm real-time state of diagnostic field
Kim, Nam-Hun;Kim, Min-Ho;Kim, Min-Huei;Kim, Dong-Hee;Hwang, Don-Ha
Proceedings of the KIEE Conference
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2001.07b
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pp.986-988
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2001
This paper presents a digitally speed sensorless control system for induction motor with direct torque control (DTC). Some drawbacks of the classical DTC are the relatively large torque ripple in a low speed range and notable current pulsation during steady state. They are reflected speed response and increased acoustical noise. In this paper, the DTC quick response are preserved at transient state, while better qualify steady state performance is produced by space vector modulation (SVM). The system are closed loop stator flux and torque observer for wide speed range that inputs are currents and voltages sensing of motor terminal, model reference adaptive control (MRAC) with rotor flux linkages for the speed fuming signal at low speed range, two hysteresis controllers and optimal switching look-up table. Simulation results of the suggest system for the 2.2 [kW] general purposed induction motor are presented and discussed.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.18
no.7
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pp.589-593
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2005
The electronic states of ZnO doped with Al, Ga and In, which belong to III family elements in periodic table, were calculated using the density functional theory. In this study, the calculation was performed by two Programs; the discrete variational Xa (DV-Xa) method, which is a sort of molecular orbital full potential method; Vienna Ab-initio Simulation Package (VASP), which is a sort of pseudo potential method. The fundamental mixed orbital structure in each energy level near the Fermi level was investigated with simple model using DV-Xa. The optimized crystal structures calculated by VASP were compared to the measured structures. The density of state and the energy levels of dopant elements were shown and discussed in association with properties.
Park, Jeong-Je;Wu, Liang;Choi, Jae-Seok;Moon, Seung-Il
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.57
no.9
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pp.1491-1499
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2008
This paper presents a study on reliability evaluation of a power system considering wind turbine generators (WTG) with multi-state. Renewable energy resources such as wind, wave, solar, micro hydro, tidal and biomass etc. are becoming importance stage by stage because of considering effect of the environment. Wind energy is one of the most successful sources of renewable energy for the production of electrical energy. But, reliability evaluation of generating system with wind energy resources is a complex process. While the wind turbine generators can not modelled as two-state model as like as conventional generators, they should be modelled as multi-state model due to wind speed random variation. The methodology for obtaining reliability evaluation index of wind turbine generators is different from it of the conventional generators. A method for making outage capacity probability table of WTG for reliability is proposed in this paper. The detail process is presented using case study of simple system.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.22
no.4
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pp.36-45
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2014
Model based control methods are widely used to improve the control performance of diesel engine air systems because the control results of the air system significantly affect the emission level and drivability. However, the model based control algorithm requires a lot of unmeasurable states which are hard to be measured in a mass production engine. In this study, an air system model of the diesel engine is proposed to estimate 11 unmeasurable states using only sensors equipped in a mass production engine. In order to improve the estimation performance in the transient condition, dynamic characteristics of the air system are analyzed and implemented as discrete filters. Turbine and compressor efficiency models are also proposed to overcome a limitation of the constant or look-up table based efficiency values. The proposed air system model was validated in steady state and transient conditions by real-time engine experiments. The maximum error of the estimation for 11 physical states was 11.7%.
Che, Yanbo;Jia, Jingjing;Yang, Yuexin;Wang, Shaohui;He, Wei
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.13
no.4
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pp.1759-1768
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2018
The energy density, power density and ohm resistance of battery change significantly as results of battery aging, which lead to decrease in the accuracy of the equivalent model. A parameter identification method of the equivale6nt circuit model with 3 R-C branches based on the test database of battery life cycle is proposed in this paper. This database is built on the basis of experiments such as updating of available capacity, charging and discharging tests at different rates and relaxation characteristics tests. It can realize regular update and calibration of key parameters like SOH, so as to ensure the reliability of parameters identified. Taking SOH, SOC and T as independent variables, lookup table method is adopted to set initial value for the parameter matrix. Meanwhile, in order to ensure the validity of the model, the least square method based on variable forgetting factor is adopted for optimizing to complete the identification of equivalent model parameters. By comparing the simulation data with measured data for charging and discharging experiments of Li-ion battery, the effectiveness of the full life cycle database and the model are verified.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.8
no.5
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pp.187-192
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2019
Majority problem and synchronization problem on cellular automata(CA) are hard to solve, since they are global problems while CA operate on local information. This paper proposes a way to find state transition rules of these problems. The rules of CA are represented as CMR(conditionally matching rules) and evolutionary algorithms are applied to find rules. We find many solution rules to these problems, compared the results with the previous studies, and demonstrated the effectiveness of CMR on one-dimensional cellular automata.
The magneto-rheological (MR) damper contributes to the new technology of structural vibration control. Its developments and applications have been paid significant attentions in earthquake engineering in recent years. Due to the shortages, however, inherent in deterministic control schemes where only several observed seismic accelerations are used as the trivial input and in classical stochastic optimal control theory with assumption of white noise process, the derived control policy cannot effectively accommodate the performance of randomly base-excited engineering structures. In this paper, the experimental and analytical studies on stochastic seismic response control of structures with specifically designed MR dampers are carried out. The random ground motion, as the base excitation posing upon the shaking table and the design load used for structural control system, is represented by the physically based stochastic ground motion model. Stochastic response analysis and reliability assessment of the tested structure are performed using the probability density evolution method and the theory of extreme value distribution. It is shown that the seismic response of the controlled structure with MR dampers gain a significant reduction compared with that of the uncontrolled structure, and the structural reliability is obviously strengthened as well.
Deck plates of ships or offshore structures would make out-of-plane distortion for their thin thickness. These distortions are usually straightened by thermal straightening such as flame heating method. After thermal straightening, the blocks are lifted and moved by cranes to assemble it at dry-dock stage. After this lifting process, out-of-plane deformation again happens frequently. And then, they continuously cause quality and accuracy problems in the final dry-dock process. So, it takes more time for repair and correction working. According to preceding research, the lifting process by cranes would offset the effect on thermal straightening. The target of this study is to develop a methodology analyzing the remaining efficiency of thermal straightening after block lifting. The development was based on the assumption of yield state at straightening region. Therefore the remaining efficiency was obtained by different stiffness slope while lifting & relieving. The efficiency formula was designed using inherent strain, and we made a table of zero-efficiency by cooling speed and class rule's steels. As a result, if the stress orthogonal to straightened line is calculated during lifting analysis by FEA, the efficiency can be obtained linearly to the values in the table. Finally, even optimized carling position can be designed by considering the regional data from series project and welding region on deck.
In this paper we apply Monte Carlo Filter to identifying dynamic parameters of structural systems and improve the efficiency of this algorithm. The algorithms using Monte Carlo Filter so far has not been practical to apply to structural identification for large scale structural systems because computation time increases exponentially as the degrees of freedom of the system increase. To overcome this problem, we developed a method being able to reduce number of particles which express possible structural response state vector. In MCF there are two steps which are the prediction and filtering processes. The idea is very simple. The prediction process remains intact but the filtering process is conducted at each node of structural system in the proposed method. We named this algorithm as relaxation Monte Carlo Filter (RMCF) and demonstrate its efficiency to identify large degree of freedom systems. Moreover to increase searching field and speed up convergence time of structural parameters we proposed an algorithm combining the Genetic Algorithm with RMCF and named GARMCF. Using shaking table test data of a model structure we also demonstrate the efficiency of proposed algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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