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.
This paper presents fuzzy control rules for automatically driving a model car. The model car has a two sensors. This sensors measure a road outline and get a distance between a model car and a road outline. A Fuzzy Logic Controller(FLC) bases on a knowledge of the human experience. A FLC designed successfully controls the model car. Simulations results verifies the validity of proposed algorithm.
In this paper, the method for designing a robust linear multivariable model following servo system is proposed. This model following servo system for the (n)th order reference input and the (n)th order disturbance is treated, and is designed so that the (n)th order response of the plant should be kept close to the (n)th order response of the given model by LQ(Linear Quadratic) optimal regulator approach. It is proved that the characteristics of the model following servo system is robust in the presence of the disturbances and the parameter perturbations of the plant dynamics.
In this paper, an adaptive optimization strategy utilizing Kriging model and genetic algorithm is proposed for the optimal design of electromagnetic devices. The ordinary Kriging assisted by the spherical covariance model is used to construct surrogate models. In order to improve the computational efficiency, the adaptive uniform sampling strategy is applied to generate sampling points in design space. Through several iterations and gradual refinement process, the global optimal point can be found by genetic algorithm. The proposed algorithm is validated by application to the optimal design of a switched reluctance motor, where the stator pole face and shape of pole shoe attached to the lateral face of the rotor pole are optimized to reduce the torque ripple.
The model based method for energy saving of the separately excited DC motor drive system is proposed in the paper. The accurate power loss model is necessary for this method. Therefore, the adaptive tabu search algorithm is applied to identify the parameters in the power loss model. The field current values for minimum power losses at any load torques and speeds are calculated by the proposed method. The rule based controller is used to control the field current and speed of the motor. The experimental results confirm that the model based method can successfully provide the energy saving for separately excited DC motor drive. The maximum value of the energy saving is 48.61% compared with the conventional drive method.
This paper presents an observer-based robust controller for constant reference tracking of linear time invariant systems with polytopic model uncertainties. To this end, this paper not only designs a robust integral controller gain but also suggests how to determine the robust observer gain and the observer model used in the observer. Since the observer model selection is not obvious due to the polytopic uncertainties, particular attention needs to be paid to that. This paper computes the robust controller and observer gains first. Then, the observer model is selected in a way that the whole closedloop is stable and LMIs are used in the middle of choosing the gains and observer model. Simulation examples show that the proposed observer-based feedback control successfully achieves robust reference tracking.
This paper centers on a method which can reduce calculating time and maintain accuracy of whole model FE analysis with one pole model for short secondary Permanent Magnet Linear Synchronous Motor(PMLSM). We use one pole model which considers the number of pole of stator and mover respectively in order to replace whole model to one pole model and calculate flux linkage and back e.m.f. with accuracy. Also we verify the validity of proposed method with comparision of results of whole and one pole model.
KIEE International Transaction on Electrical Machinery and Energy Conversion Systems
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v.3B
no.3
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pp.115-121
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2003
This paper proposes a radiation model, which considers radiation transport as an important component in hot gas analysis. This radiation model is derived from combining the method of partial characteristics (MPC) with net emission coefficient (NEC), and it covers the drawbacks of existing models. Subsequently, using this proposed model, the arc-flow interaction in an arcing chamber can be efficiently computed. The arc is represented as an energy source term composed of ohmic heating and the radiation transport in the energy conservation equation. Ohmic heating term was computed by the electric field analysis within the conducting plasma region. Radiation transport was calculated by the proposed radiation model. Also, in this paper, radiation models were introduced and applied to the gas circuit breaker (GCB) model. Through simulation results, the efficiency of the proposed model was confirmed.
Jincan Zhang;Haiyi Cai;Na Li;Liwen Zhang;Min Liu;Shi Yang
Nuclear Engineering and Technology
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v.55
no.11
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pp.4238-4245
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2023
In order to predict the lifetime of InP Heterojunction Bipolar Transistor (HBT) devices and related circuits in the space radiation environment, a novel model including gamma radiation effects is proposed in this paper. Based on the analysis of radiation-induced device degradation effects including both DC and AC characteristics, a set of empirical expressions describing the device degradation trend are presented and incorporated into the Keysight model. To validate the effective of the proposed model, a series of radiation experiments are performed. The correctness of the novel model is validated by comparing experimental and simulated results before and after radiation.
Kim, You-Keun;Kim, Jae-Hun;Hyun, Chang-Ho;Kim, Eun-Tai;Park, Mi-Gnon
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2004.10a
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pp.211-216
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2004
In this thesis, we present the Takagi-Sugeno-Kang (TSK) fuzzy model based adaptive controller and adaptive identification for a general class of uncertain nonlinear dynamic systems. We use an estimated model for the unknown plant model and use this model for designing the controller. The hybrid adaptive control combined direct and indirect adaptive control based on TSK fuzzy model is constructed. The direct adaptive law can be showed by ignoring the identification errors and fails to achieve parameter convergence. Thus, we propose an TSK fuzzy model based hybrid adaptive (HA) law combined of the tracking error and the model ins error to adjust the parameters. Using a Lyapunov synthesis approach, the proposed hybrid adaptive control is proved. The hybrid adaptive law (HA) is better than the direct adaptive (DA) method without identifying the model ins error in terms of faster and improved tracking and parameter convergence. In order to show the applicability of the proposed method, it is applied to the inverted pendulum system and the performance is verified by some simulation results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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