교류 전압의 위상을 검출하여 제어하는 시스템의 경우 아날로그 제어방식에서는 검출한 위상에 대해 필터링에 의한 위상 offset 부분을 보상하여 제어에 응용하고 있다. 그러나, 디지털 제어방식에서는 이러한 위상 검출을 이용하여 제어할 경우 마이크로프로세서 혹은 마이크로 컨트롤러의 동작 주파수와 입력 위상 시간과의 오차로 인하여 정밀한 제어를 이룰 수가 없다. 일반적으로 사용하는 방식이 일정한 시간이 되면 누적된 오차를 임의로 보상하여 맞추어주는 방식인데 이러한 경우 보상하기 전까지는 오차를 지속적으로 가지고 갈 수밖에 없는 상황이 발생하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 실시간으로 영점을 검출하여 마이크로프로세서의 동작 주파수에 맞도록 보상하는 방법이 필요하게 된다. 따라서 이러한 오차를 줄이면서 정밀한 디지털 제어에 응용하기 위해 본 논문에서 수행하고자 하는 연구는 다음과 같다. 1) 시뮬레이션 모델링을 통해 Zero Crossing Detection 알고리즘을 구현하여 영점을 검출을 통하여 동작 주파수에 맞도록 보상하는 방법에 관해 연구. 2) Microcontroller를 이용한 Zero Crossing Detection 설계를 통하여 실시간으로 영점을 검출하여 마이크로프로세서의 동작 주파수에 맞도록 보상하는 방법에 관해 연구. 3) Zero Crossing Detection 회로를 활용하여 BLDC 전동기의 회전자 위치 추정 연구.
This paper proposes a frequency detection method based on an advanced zero-crossing technique. Zero-crossing method for detecting frequency is one of the most widely used methods today. Although it is simple to apply, it requires extra hardware in implementation due to its limitations in accuracy. The proposed method models the error generated during zero crossing linearization and compensated for it in real time which makes it simple and accurate. The validity of the method and its applicability in anti-islanding detection of distributed generators was confirmed through simulation.
Last train of the vehicle for eht energy saving and improved performance PWM converters ares widely used. In the case of PWM converters by the zero detection system performance depends on whether it can be argued. Zero voltage detectio method of the hardware and software approach is to in this paper, the zero detection methods for hardware and software problems that have occured as a complemnetary technique was expained.
Temperature is a critical parameter in yield improvement for wafer manufacturing. In chemical vapor deposition (CVD) equipment, crack defect in ceramic heater leads to yield reduction, however, there is no suitable ceramic heater fault detection system for conventional CVD equipment. This paper proposes a short-time zero-crossing rate based fault detection method for the ceramic heater in CVD equipment. The proposed method measures the output signal ($V_{pp}$) of RF filter and extracts the zero-crossing rate (ZCR) as feature vector. The extracted feature vectors have a discriminant power and Gaussian mixture model (GMM) based fault detection method can detect fault in ceramic heater. Experimental results, carried out by measured signals provided by a CVD equipment manufacturer, indicate that the proposed method detects effectively faults in various process conditions.
The fiber-optic interferometer which is a powerful application for nondestructive measurement techniques has many advantages such as capability of making portable system, easy optical arrangement, low optical loss. In spite of these advantages, this system has an environmental sensitivity of thermal drifts and vibrations. Against environmental perturbations and nonlinear characteristic of phase modulator, the accurate and fast ${\pi}/2$ phase stepping has been achieved by using zero-crossing detection. CCD camera trigger signal is generated at the 4 zero-crossing points. Our System has achieved up to 100 Hz of image capture speed and 0.6 mrad of accuracy of phase stepping, accuracy.
In this paper, the detection scheme of the voltage variation using a two difference voltage is proposed. The conventional sag detector is from a single-phase digital phase-locked loop (DPLL) that is based on a d-q transformation using an all-pass filter (APF). The APF generates a virtual q-axis voltage component with $90^{\circ}$ phase delay but the APF cannot generate the virtual q-axis voltage depending on the phase of the grid voltage. To overcome the problem, q-axis voltage component is generated from difference between the current and previous value of d-axis voltage component in the stationary reference frame. However, the difference voltage around the zero crossing is not enough to detect the voltage sag. Therefore, the new detection scheme using the two difference voltage which can detect the sag around the zero crossing voltage is proposed.
The all pass filter generates a virtual q-axis voltage component with $90^{\circ}$ phase delay but the virtual q-axis voltage cannot detect the voltage depending on the phase of the grid voltage. To overcome the problem, q-axis voltage component is generated from difference between the current and previous value of d-axis voltage component in the stationary reference frame. However, the difference voltage between the current and previous value around the zero crossing voltage is not enough to detect the voltage sag. Therefore, the new detection scheme which can detect the sag around the zero crossing voltage is proposed.
A MATLAB program was developed to calculate the half-wavelength of a sine-curve baseband signal with white noise by using an autocorrelation function, a SG filter, and zero-crossing detection. The frequency of the input signal can be estimated from 1) the first zero-crossing (corresponding to ¼λ) and 2) the R value (the Y axis of the correlogram) at the center of the segment. Thereby, the frequency information of the preceding segment can be obtained. If the segment size were optimized, and a portion with a large zero-crossing dynamic range were obtained, the frequency discrimination ability would improve. Furthermore, if the values of the correlogram for each frequency prepared on the CPU side were prepared in a table, the volume of calculations can be reduced by 98%. As background, period detection by autocorrelation coefficients requires an integer multiple of 1/2λ (when using a sine wave as the object of the autocorrelation function), otherwise the correlogram drawn by R value will not exhibit orthogonality. Therefore, it has not been used in bio-telemetry where the frequencies move around.
This paper proposed a new approach for endpoint detection of isolated speech, which proves to significantly improve the endpoint detection performance. The proposed algorithm relies on the root mean square energy (rms energy), zero crossing rate and spectral characteristics of the speech signal where the Euclidean distance measure is adopted using cepstral coefficients to accurately detect the endpoint of isolated speech. The algorithm offers better performance than traditional energy-based algorithm. The vocabulary for the experiment includes English digit from one to nine. These experimental results were conducted by 360 utterances from a male speaker. Experimental results show that the accuracy of the algorithm is quite acceptable. Moreover, the computation overload of this algorithm is low since the cepstral coefficients parameters will be used in feature extraction later of speech recognition procedure.
This paper presents a simplified analysis on the rotor position detection error in sensorless interior permanent magnet brushless DC motor (BLDCM) drives, wherein terminal voltage sensing based on the back-electromotive force (back-EMF) zero-crossing point detecting circuitry is employed. The effect of a rotor saliency on the back-EMF's zero-crossing point detection is analyzed using the extended EMF-based voltage equation of the interior permanent BLDCM in a stationary reference frame, and thus the overall analysis is considerably simplified compared to the conventional one. Simulation results are provided to verify the effectiveness of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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