Previous AC/DC PFC Boost Converter perceives feed forward signal of input and feedback signal of output for average current-mode control. Previous Boost Converter, the quantity of input current will be decreased by the decrease of output current in light load, and also power factor comes to be decreased. Also the efficiency of converter will be decreased by the decrease of power factor. The proposed converter presents the good PFC(Power Factor Correction), low line current hormonic distortions and tight output voltage regulations using non-dissipative snubber. The proposed converter also has a high efficiency by non-dissipative snubber circuit. To show the superiority of this converter is verified through the experiment with a 640W, 100kHz prototype converter.
Kim, Woo-Hyun;Kim, Chang-Il;Kim, Bong-Tae;Yu, In-Keun
Proceedings of the KIEE Conference
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1999.11b
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pp.236-238
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1999
This paper presents a model and analysis results of 3 phase utility interactive photovoltaic power generation system. The control system is composed of feed forward, feedback and PID system. The voltage source inverter system provides sinusoidal PWM at current for the loads of utility system. A phase to ground fault and 3 phase fault are analyzed, and the results are discussed.
Generally a RF AGC controls the roll gap using the variation of rolling force caused by the roll eccentricity and the entry thickness of material, but these can not be classified. The Feed- forward AGC method, which controls the next stand roll 9ap by estimation the skid mark of the previous stand output thickness is needed to supplement the shortage of RF AGC. In this paper, an improved filtering method of skid mark which take account of the kinds of materials, the final objective thickness and the roll speed is proposed, In addition, an improved estimation method of control point using the speedometer and looper angle is suggested, Via simulation, the performance improvement of the suggested FF AGC method is verified.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.9
no.1
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pp.155-166
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2002
Neural networks have been studied as a popular tool for classification and they are very flexible. Also, they are used for many applications of pattern classification and pattern recognition. This paper focuses on Bayesian approach to feed-forward neural networks with single hidden layer of units with logistic activation. In this model, we are interested in deciding the number of nodes of neural network model with p input units, one hidden layer with m hidden nodes and one output unit in Bayesian setup for fixed m. Here, we use the latent variable into the prior of the coefficient regression, and we introduce the 'sequential step' which is based on the idea of the data augmentation by Tanner and Wong(1787). The MCMC method(Gibbs sampler and Metropolish algorithm) can be used to overcome the complicated Bayesian computation. Finally, a proposed method is applied to a simulated data.
Kim, Myung-Soo;Yang, Sung-Hoon;Lee, Sang-Ho;Lee, Suk
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.16
no.10
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pp.25-34
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1999
In this paper, an algorithm is presented to recognize lane and obstacles based on highway road image. The road images obtained by a video camera undergoes a pre-processing that includes filtering, edge detection, and identification of lanes. After this pre-processing, a part of image is grouped into 27 sub-windows and fed into a three-layer feed-forward neural network. The neural network is trained to indicate the road direction and the presence of absence of an obstacle. The proposed algorithm has been tested with the images different from the training images, and demonstrated its efficacy for recognizing lane and obstacles. Based on the test results, it can be said that the algorithm successfully combines the traditional image processing and the neural network principles towards a simpler and more efficient driver warning of assistance system
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.21
no.3
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pp.465-472
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2012
This paper describes a new robust control algorithm which can be used to enhance the positioning performance of an ultra-precision positioning system. The working table is supported by flexure hinges and moved by a piezoelectric actuator, whose position is measured by an ultra-precise linear encoder. The system dynamics is very complicated because the movement of the table is governed by both the mechanical characteristics and those of the PZT actuator. So that, the dynamics of the stage was modeled roughly in this paper, and the overall system was formularized to solve the small gain problem. A series of experiments was conducted in order to verify the usefulness of the proposed algorithm. From the experimental results, the positioning performance such as the accuracy, the rise time and the hysteresis nonlinearity were greatly improved.
Methane emission from the enteric fermentation of ruminant livestock is a main source of greenhouse gas (GHG) emission and a major concern for global warming. Methane emission is also associated with dietary energy lose; hence, reduce feed efficiency. Due to the negative environmental impacts, methane mitigation has come forward in last few decades. To date numerous efforts were made in order to reduce methane emission from ruminants. No table mitigation approaches are rumen manipulation, alteration of rumen fermentation, modification of rumen microbial biodiversity by different means and rarely by animal manipulations. However, a comprehensive exploration for a sustainable methane mitigation approach is still lacking. Dietary modification is directly linked to changes in the rumen fermentation pattern and types of end products. Studies showed that changing fermentation pattern is one of the most effective ways of methane abatement. Desirable dietary changes provide two fold benefits i.e. improve production and reduce GHG emissions. Therefore, the aim of this review is to discuss biology of methane emission from ruminants and its mitigation through dietary manipulation.
본 논문에서는 실제 수중 환경에서 선박 또는 잠수함으로부터 발생하는 인위적인 천이신호와 돌고래, 새우 등의 해양 생물로부터 발생하는 천이신호들을 식별하기 위한 특징벡터 추출 기법을 제안하였다. MFCC와 엔트로피 기반의 웨이블릿 패킷 기법을 이용하여 특징을 추출하고, 이 두 특징들을 동시에 적용하여 수중 천이신호를 식별하고자 한다. 기존의 방법인 MFCC와 웨이블릿 패킷 기법과 이 두 방법을 동시에 적용했을 때의 식별률을 비교하였고, 전방향 신경회로망(feed-forward neural network)을 그 특징벡터의 성능을 평가하기 위한 식별기로 사용하였다.
This study was conducted to investigate the feasbility of continuously variable V-belt transmission(CVVT) as automatic power transmission system of combine harvesters. An experimental set-up for testing the performance of CVVT and the automatic transmission system was designed and used to analyze the power transmission characteristics of CVVT. The transmission efficiency of CVVT was increased logarithmically with increase of the load of driven shaft, but was not affected by the speed ratios of transmission. More than 80% of transmission efficiency was obtained in the 25N-m load and more of driven-shaft, and the maximum efficiency was 88~91%. When rapid speed change of the CVVT was attempted, the speed of driven shaft was stabilized within about 0.4 seconds after shift operation in both cases of increasing and decreasing of the speed.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.18
no.1
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pp.1-9
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2015
This research dealt with a two-degree-of-freedom controller which was used for 2-dimensional force generator based on an linear motor. The gain margin of the controller may be reduced when the time constant is near to the sampling time of a discrete controller. In case of low gain controller, it cannot satisfy the control performance. A two-degree-of-freedom controller based on PI-control was proposed. It can manage performance and stability respectively. It also had a kind of a feed-forward control. This scheme can not only lessen gain of conventional PI controller in order to stability but also obtain high tracking performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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