This paper propose a variable parameter estimations for variable over current load of five-phase squirrel-cage induction motor(IM) to servo control system. In order to high performance control of AC motor using a field oriented control(FOC) and direct torque control(DTC) algorithm, there are required precise motor parameters for slip calculation, flux observer, controller gain, torque command of current components, rotor position, speed estimation, and so on. We are suggest a analyzed estimation results of the motor parameters that developing five-phase squirrel-cage IM have a stator of concentrated winding for experimental within variable over current load at rated input frequency. There are results of stator winding measurement, no-load test, locked-rotor test, variable over current load test, and estimated parameters of equivalent circuits using manufactured experimental apparatus by IEEE Standard Test Procedure for Polyphase Induction Motors and Generators 112-2004.
This paper presents the application of a single phase AC-to-DC converter using a three-phase series parallel (SPRC) resonant converter to variable speed dc-drive. The improved power quality converter gives the input power factor unity over a wide speed range, reduces the total harmonic distortion (THD) of ac input supply current, and makes very low ripples in the armature current and voltage waveform. This soft-switching converter not only possesses the advantages of achieving high switching frequencies with practically zero switching losses but also provides full ranges of voltage conversion and load variation. The proposed drive system is the most appropriate solution to preserve the present separately excited de motors in industry compared with the use of variable frequency ac drive technology. The simulation and experimental results are presented for variable load torque conditions. The variable frequency control scheme is implemented using a DSP- TMS320LF2402. This control reduces the switching losses and current ripples, eliminates the EMI and improves the efficiency of the drive system. Experimental results confirm the consistency of the proposed approach.
Connection admission decision in ATM networks requires decision made in real time using fast algorithm. It is difficult to construct a model of the multiplexed traffic and thus, approximation of the traffic load is necessary. In this paper, we propose a measurement-based dynamic CAC(Connection admission Control) in ATM(Asynchronous Transfer Mode) networks, which observes current traffic by the moving window and set the window size to the value which is computed from the measured cell loss amount. It is based on the measurements of the traffic load over an admission period that is load enough to reflect the current traffic behavior instead of analytic modeling. And, the dynamic reallocation of bandwidth for each class leads to effective bandwidth utilization. The performance of proposed method is analyzed through computer simulation. The performance of proposed method is analyzed by using SIMAN simulation package and FORTRAN language. As can be seen in the simulation result, cell loss performance and bandwidth utilization have been increased.
This paper presents a Current Distribution Control design for Paralleled Positive Output Elementary Super Lift Luo Converters (PPOESLLCs) operated in Continuous Conduction Mode using a Sliding Mode Controller (SMC). Manipulating the higher current requirement of the load through the paralleling of POESLLCs, results in a current inequality. This is mainly due to dissimilarities in the power semiconductor switches and circuit components used in POESLLCs, which may lead to converter failures. In order to balance the proper load current sharing and the load voltage regulation of PPOESLLCs, a SMC is developed. The SMC is designed for the inherently variable-structured of POESLLCs by using the state-space average based model. The static and dynamic performance of the developed controller with PPOESLLCs is validated for its robustness to perform over a wide range of operating conditions through both a laboratory prototype and MatLab/Simulink models, which are compared with a Proportional-Integral (PI) controller. Theoretical analysis, simulation and experimental results are presented to demonstrate the feasibility of the developed SMC along with the complete design procedure.
In this paper, peak detector of generator's output voltage and variable gain controller are introduced for a fast dynamic response. The conventional r,m.s, signal detected has inherent time delay, and the dynamic response of generator using conventional PID controller has some problem in sudden load change. In this paper, the peak detector and signal selector with variable gain controller is used to overcome this problem. The main controller can check the voltage state from the peak detector. When a sudden load change, the over-voltage and under-voltage signal from peak detector change the controller's gain and exciter's current reference. The proposed scheme can improve the dynamic response, which is verified from experimental test of 200kW diesel engine-generator.
형상비(M/VD, shear span-depth ratio)가 4.5인 축소모형의 원형기둥 실험체 3개를 제작하였다. 철근콘크리트 기둥 실험체의 단면은 원형이고 중공단면으로 제작되었다. 철근콘크리트 기둥 실험체의 단면 지름은 400 mm, 중공 지름은 200 mm이다. 일정한 축력 하에서 반복하중을 가력하는 준정적 실험을 수행하였다. 실험체의 주요변수는 횡방향철근비이다. 모든 실험체의 횡방향 나선철근 체적비는 소성힌지 구간에서 0.302~0.604%의 값을 갖는다. 이 값은 도로교설계기준에서 요구하는 최소 심부구속철근 요구량의 45.9~91.8%에 해당하며, 이는 내진 설계가 되지 않은 기존 교각이나 내진설계개념으로 설계되는 교각을 나타낸다. 본 연구의 최종목적은 실험적 기초자료의 제공과 함께 성능단계별 균열거동, 하중-변위 이력곡선, 에너지 소산 능력, 등가점성감쇠비, 잔류변형, 유효강성 등 내진성능의 정량적 수치와 경향을 제공하기 위한 것이다. 본 논문에서는 실험결과를 통해 분석된 실험변수에 따른 실험결과들을 공칭강도, 비선형 모멘트-곡률 해석 결과, AASHTO LRFD 및 도로교설계기준(한계상태설계법)과 같은 기준들과 비교하였다.
The widely used control theory based design of PI family controllers fails to perform satisfactorily under parameter variation, nonlinear or load disturbance. In high performance applications, it is useful to automatically extract the complex relation that represent the drive behaviour. The use of learning through example algorithms can be a powerful tool for automatic modelling variable speed drives. They can automatically extract a functional relationship representative of the drive behavior. These methods present some advantages over the classical ones since they do not rely on the precise knowledge of mathematical models and parameters. The paper proposes high performance speed and current control of synchronous reluctance motor(SynRM) drive using adaptive learning mechanism-fuzzy neural network (ALM-FNN) and fuzzy logic control (FLC) controller. The proposed controller is developed to ensure accurate speed and current control of SynRM drive under system disturbances and estimation of speed using artificial neural network(ANN) controller. Also, this paper proposes the analysis results to verify the effectiveness of the ALM-FNN, FLC and ANN controller.
Commencing with incandescent light bulbs, every load today creates harmonics. Unfortunately, these loads vary with respect to their amount of harmonic content and their response to problems caused by harmonics. The prevalent difficulties with harmonics are voltage and current waveform distortions. In addition, Electronic equipment like computers, battery chargers, electronic ballasts, variable frequency drives, and switching mode power supplies generate perilous amounts of harmonics. Issues related to harmonics are of a greater concern to engineers and building designers because they do more than just distort voltage waveforms, they can overheat the building wiring, cause nuisance tripping, overheat transformer units, and cause random end-user equipment failures. Thus power quality is becoming more and more serious with each passing day. As a result, active power filters (APFs) have gained a lot of attention due to their excellent harmonic compensation. However, the performance of the active filters seems to have contradictions with different control techniques. The main objective of this paper is to analyze shunt active filters with fuzzy and pi controllers. To carry out this analysis, active and reactive current methods ($i_d-i_q$) are considered. Extensive simulations were carried out. The simulations were performed under balance, unbalanced and non sinusoidal conditions. The results validate the dynamic behavior of fuzzy logic controllers over PI controllers.
The widely used control theory based design of PI family controllers fails to perform satisfactorily under-parameter variation, nonlinear or load disturbance. In high performance applications, it is useful to automatically extract the complex relation that represent the drive behaviour. The use of loaming through example algorithms can be a powerful tool for automatic modelling variable speed drives. They can automatically extract a functional relationship representative of the drive behavior. These methods present some advantages over the classical ones since they do not rely on the precise knowledge of mathematical models and parameters. The paper proposes high performance speed and current control of synchronous reluctance motor(SynRM) drive using adaptive loaming mechanism-fuzzy neural network (ALM-FNN) and fuzzy logic control(FLC) controller. The proposed controller is developed to ensure accurate speed and current control of SynRM drive under system disturbances and estimation of speed using artificial neural network(ANN) controller. Also, this paper proposes the analysis results to verify the effectiveness of the ALM-FNN and ANN controller.
에너지 절감형 서버 클러스터에서는 에너지 절감을 고려하지 않는 기존 서버 클러스터에 비해 서비스 품질을 보장하면서 전력소비를 절감하는 것을 목표로 하며, 현재의 부하를 처리하는 데 필요한 최소수의 서버들만 ON 하도록 고정 주기 또는 가변 주기로 서버들의 전원모드를 조정한다. 이에 대한 기존 연구들은 전력을 절감하거나 열을 낮추는데 노력해왔지만 에너지 효율성을 잘 고려하지 못했다. 본 논문에서는 기존 자율학습기반의 서버 전원 모드 제어 방법의 단위전력당 성능과 QoS를 높이기 위한 에너지 효율적인 클러스터 관리기법을 제안한다. 제안 방법은 다중임계기반의 자율학습 방법과 전력소모 예측 방법을 결합한 서버 전원 모드 제어이다. 일반적인 부하 상황에서는 다중임계 학습기반의 서버 전원 모드 제어를 적용하고, 급변하는 부하 상황에서는 예측기반의 서버 전원 모드 제어가 적용된다. 일반적 상황과 급변하는 상황의 구별은 현재의 사용자 요청과 관찰된 과거 몇 분의 사용자 요청의 비율에 따라 이루어진다. 또한, 동적종료 기법을 추가로 적용해 서버가 OFF 하는 데 소요되는 시간을 단축한다. 제안 방법은 16대 서버로 구성된 클러스터 환경에서 3가지 부하 패턴을 이용하여 실험을 수행한다. 다중임계 학습, 예측, 동적종료를 함께 이용한 실험에서 단위전력당 성능(유효응답 수)과 표준화된 QoS 측면에서 가장 우수한 결과를 보여준다. 제안하는 방법과 파라미터 로드된 단일임계 학습을 비교할 때 뱅킹 부하패턴, 실제 부하패턴, 가상 부하패턴에서 단위전력당 유효응답 수가 각각 1.66%, 2.9%, 3.84% 향상되고, QoS 관점에서는 각각 0.45%, 1.33%, 8.82% 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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