Under high grid impedance conditions, it is difficult to guarantee the stability of grid-connected inverters with an LCL filter designed based on ideal grid conditions. In this paper, the theoretical basis for output impedance calculation is introduced. Based on the small-signal model, the d-d channel closed-loop output impedance models adopting the converter-side current control method and the grid-side current control method are derived, respectively. Specifically, this paper shows how to simplify the stability analysis which is usually complemented based on the generalized Nyquist stability criterion (GNC). The stability of each current-controlled grid-connected system is analyzed via the proposed simplified method. Moreover, the influence of the LCL parameters on the stability margin of grid-connected inverter controlled with converter-side current is studied. It is shown that the stability of grid-connected systems is fully determined by the d-d channel output admittance of the grid-connected inverter and the inductive component of the grid impedance. Experimental results validate the proposed theoretical stability analysis.
The relationships and character variations on 5 taxa of Calystegia were examined by sluster analysis and principal component analysis. Thirteen Calystegia population samples from the middle part of Korea were observed. Although minor differences were noted, essentially similar results were obtained from the phenograms by UPGMA, UPGMC and Ward's clustering methods, and these results were in accordance with those obtained from the ordination plots by principal component analysis. C. soldanella is distantly connected with the other taxa mainly because of its morphologically different leaf organs. Based on the difference on the first principal component, C. hederacae is kept apart from the rest 3 taxa. In the relationships among C. japonica, C. sepium var. americana and C. davurica, mivor differences were obtained from the 3 clustering methods. As to the character variations among different populations within a taxon, they are slight in C. soldanella and C. sepium var. americana, but remarkable in C. hederacae and C. davurica.
The performance of a speech recognition system is generally degraded in telephone environment because of distortions caused by background noise and various channel characteristics. In this paper, data-driven temporal filters are investigated to improve the performance of a specific recognition task such as telephone speech. Three different temporal filtering methods are presented with recognition results for Korean connected-digit telephone speech. Filter coefficients are derived from the cepstral domain feature vectors using the principal component analysis. According to experimental results, the proposed temporal filtering method has shown slightly better performance than the previous ones.
As a device for taste sensation, an 8-channel taste evaluation system was prepared and applied for discriminant analysis of marketed liquor. The biomimetic polymer membranes for the system were prepared through a casting procedure by employing polyvinyl chloride, bis (2-ethylhexyl)sebacate as plasticizer and electroactive materials such as valinomycin in the ratio of 33:66:1, and were separately attached over the sensitive area of ion-selective electrodes to construct the corresponding taste sensor array. The sensor array in conjunction with a double junction reference electrode was connected to a high-input impedance amplifier and the amplified sensor signals were interfaced to a personal computer via an A/D converter. When the signal data from the sensor array for 3 groups of marketed liquor like Maesilju, Soju and beer were analyzed by principal component analysis after normalization, it was observed that the 1st, 2nd and 3rd principal component were responsible for most of the total data variance, and the analyzed liquor samples were discriminated well in 2 dimensional principal component planes composed of the 1st-2nd and the 1st-3rd principal component.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2011.10a
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pp.907-910
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2011
This paper proposes a character segmentation algorithm of steel plate images composed of adaptive binarization by the SCW (Sliding Concentric Windows) technique, the object labelling by CCA (Connected Component Analysis), and 2D projection method. The SCW technique carries out the grayscale-to-binary image conversion in consideration of local characteristics of images. The character decision algorithm followed by the labelling technique by CCA (Connected Component Analysis) determines the character area effectively reducing the noise effect. The 2D projection with horizontal and vertical directions produces a tight bounding box for a character based on the cross points. Experimental results indicate that the proposed algorithm segments the characters in steel plate images effectively. The proposed algorithm can be applied to the devices with limited resources due to its excellent performance and low complexity.
There are many types of grid-connected inverter controllers, PI controller based is the most popular methods. But, a common PI control is produced zero-steady state error and phase delay in sinusoidal reference. Synchronous reference frame or DQ transform based controller is capable for reducing both of zero-steady state error and phase delay is. But DQ transform based controller has cross-coupling component which difficult to analyze the system in single phase model. In this paper, to obtained single phase model of the system, DQ transform based controller is analyzed in two techniques. The first is by neglecting cross-coupling. The second is eliminated cross-coupling component by decoupling method. By these two techniques, single phase model is obtained. Then, the single phase model is analyzed to evaluate its performance in stability and frequency response, through Root Locus and Bode diagram, respectively. MATLAB and PSIM simulation is used to verify the analysis. Simulation result is shown; cross-coupling component has no significant influent to the controller.
This paper presents an interleaving scheme for parallel-connected power systems to reduce the DC-link current ripple. A paralleled generator system generates current ripple by the Pulse Width Modulation (PWM) of each generator side converter. The current ripple in the DC-link degrades the efficiency of the whole generator system and decreases the lifetime of the DC-link capacitors. To mitigate these issues, the expression of the DC-link current is derived by a double-integral Fourier analysis while considering the modulation schemes. Optimized interleaving angles for the parallel generator system are obtained based on an analysis to minimize the dominant current harmonics component. Finally, the proposed interleaving scheme reduces the RMS value of the DC-link current ripple. Simulation and experimental results verify the effectiveness of the proposed interleaving scheme.
A number of acceleration-based damage detection methods have been developed but they have not been widely applied in engineering practices because the acceleration response is insensitive to minor damage of civil structures. In this article, a damage detection approach using the long-gauge strain sensing technology and the principle component analysis technology is proposed. The Long gauge FBG sensor has its special merit for damage detection by measuring the averaged strain over a long-gauge length, and it can be connected each other to make a distributed sensor network for monitoring the large-scale civil infrastructure. A new damage index is defined by performing the principle component analyses of the long-gauge strains measured from the intact and damaged structures respectively. Advantages of the long gauge sensing and the principle component analysis technologies guarantee the effectiveness for structural damage localization. Examples of a simple supported beam and a steel stringer bridge have been investigated to illustrate the successful applications of the proposed method for structural damage detection.
The performance of a speech recognition system is generally degraded in telephone environment because of distortions caused by background noise and various channel characteristics. In this paper, data-driven temporal filters are investigated to improve the performance of a specific recognition task such as telephone speech. Three different temporal filtering methods are presented with recognition results for Korean connected-digit telephone speech. Filter coefficients are derived from the cepstral domain feature vectors using the principal component analysis.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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v.2A
no.4
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pp.136-144
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2002
Load models are very important for improving the accuracy of stability analysis and load flow studies. Various loads are connected to a power bus and their characteristics of power consumption change with voltage and frequency. Thus, the effect of voltage/frequency changes must be considered in load modeling. In this work, artificial neural networks-ANNs- were used to construct the component load models for more accurate modeling. A typical residential load was selected and subjected to a test under variable voltage/frequency conditions. Acquired data were used to construct component models by ANNs. The aggregation process of separately determined load models is also presented in the paper. Furthermore, this paper proposes a method to transform a single load model constructed by the aggregation method into a mathematical load model that can be used in traditional power system analysis software.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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