Power plant industry has been developed at high-capacity, high-technology, and innovation. Steam turbine became the most useful equipment that dominate more than 50% of all the world electricity production. And developed new materials of the turbine blade and extended length of the turbine last blade brought reform in steam turbine performance upgrade. In this paper, when do partial load driving in high-capacity steam turbine, optimum driving method found whether there is something. In operating steam turbine, there is a lot of loss from secondary wake and throttle of the 1st stage nozzle by the biggest leading factor that load fluctuation affects in high-pressure steam turbine performance. Effect of internal efficiency by 1 stage nozzle is the biggest here, but here fluid flow and flow analysis were not yet examined closely definitely. So, Analyzed design data and acceptance performance test result to applying subcritical pressure drum type 560 MW, supercritical-pressure once through type 500 MW, and 800 MW steam turbines actually. In conclusion, at partial load driving, partial arc admission(PAA) is more efficient than full arc admission(FAA) efficiency. This is judged by because increase being proportional with gross energy of stream that is pressure - available energy if pressure of stream that is flowed in to the turbine increases, available energy becomes maximum and turbine efficiency improves. Therefore, turbine performance is that preview that first stage performance fell if decline is serious in partial load because first stage performance changes according to load.
Operation of the interleaved Boost PFC converter in Critical Conduction Mode (CrM) shows the advantages of high efficiency and good EMI characteristics owing to the valley switching of FET. However, when it is designed for a highly pulsating load, operation at a relatively high frequency is inevitable at non-pulsating typical load condition, resulting in efficiency degradation. Moreover, the physical size of the inductor becomes problematic because of the nature of the CrM operation, where the inductor peak current is about two times the inductor average current, thereby requiring high DC-bias characteristics, which is worse when the output power is high. In this study, a new parallel driving method of two sets of interleaved boost PFC converters for highly pulsating high-power application is proposed. The proposed method does not require any additional load-sharing controller, resulting in high efficiency and smaller inductor size.
공격적인 성향의 운전은 자동차 사고의 주요한 원인이 된다. 기존 연구에서는 공격적 성향의 운전을 검출하기 위해, 주로 청년을 대상으로 연구가 이뤄졌으며 기계학습의 순수한 Clustering 또는 Classification 기법을 통해 이뤄졌다. 그러나 노인들은 취약한 신체적 조건에 의해 젊은 운전자와는 다른 운전 강도를 가지고 있어 기존의 방식으로는 검출이 불가능 하며, 데이터를 보정하는 등의 새로운 방법이 필요하다. 그리하여, 본 연구에서는 기존의 클러스터링 기법(K-means, Expectation - maximization algorithm)에, 새롭게 제안하는 ECA(Enhanced Clustering method for Acceleration data)기법을 추가하여, 주행 차량에 위치한 스마트폰으로부터 수집된 가속도 데이터를 분석하고 공격적인 운전 형태를 검출해 낸다. ECA는 모든 피험자의 데이터에서 K-means와 EM을 통해 검출된 군집군의 데이터 중 높은 강도의 데이터를 선별하여, 특징을 스케일링한 값을 통해 모델링한다. 본 방식을 통해 기존의 연구의 순수한 클러스터링 방식과는 달리, 모든 청장년 및 노인 실험 참가자 개인들의 공격적인 운전 데이터가 검출되었으며, 클러스터링 기법간의 비교를 통해 K-means 기법이 보다 높은 검출 효율을 갖고 있음을 확인했다. 또한, K-means 방식을 검출한 공격적인 운전 데이터에서는 젊은 운전자가 노인운전자에 비해 1.29배의 높은 운전 강도를 가지고 있음을 발견했다. 이와 같이 본 연구에서 제안된 방식은 낮은 운전 강도를 갖고 있는 노인의 데이터에서 공격적인 운전을 검출 가능하게 되었으며, 특히. 제안된 방법은 노인 운전자를 위한 맞춤형 안전운전 시스템을 구축이 가능하며, 추후 다양한 연구을 통해 이상 운전 상태를 검출하고 조기 경보하는데 활용이 가능할 것이다.
In this paper, a study on the controller for high speed PMSM (Permanent Magnet Synchro-nous Motor) is described. PMSM can be driven over 50,000 rpm because it has no brush and commutator structure. It also has less EMI noise and easy cooling structure compare to the other motors. The controller was designed to have a capability to drive 20kw, 42,000rpm high speed motor system. A senseless vector control method was studied based on d-q conversion theory to have a high driving efficiency. The control board was designed using TMS320C33 and the performance was verified by experimental results on driving the inverter and motor system.
본 논문은 허상 디스플레이의 광원으로 적용되는 고휘도 레이저의 접합온도에 따른 파장 변이(an optical quenching) 제어와 광 출력 효율 증대를 위한 제어 방법에 대해 연구하였다. 차량용 헤드업 디스플레이(Head-up Display)와 같은 허상 디스플레이(Virtual Display)는 외부 조도 환경의 영향을 받는 디스플레이 특성으로 인하여 디스플레이 휘도와 광효율 측면의 기술요소에 대한 해결 방법이 요구된다. 태양광의 영향으로 인하여 헤드업 디스플레이는 고휘도 광원에 대한 필요가 증대되고 있으며, 이러한 문제점을 해결하기 위하여 고휘도 청색 레이저 광원이 검토되고 있다. 그러나 낮은 레이저 접합 온도 특성의 단점을 갖고 있어 수명 감소와 광효율 감소라는 문제점을 지니고 있으며 특히 청색 파장 변이를 일으키는 원인이 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 고주파 펄스폭 변조 방식의 전류인가 방법과 황색 형광 물질을 사용한 칼라 휠 방식의 DMD(digital micro mirror device) 초소형 패널을 적용하였다. 적응형 펄스폭 변조 방식의 주파수와 듀티비 분석과 최적화를 통하여 청색 레이저의 파장 변이를 방지하고 37%의 광효율을 증대 효과를 얻었다.
심층강화학습은 자율주행 도메인에서 널리 사용되는 end-to-end 데이터 기반 제어 방법이다. 그러나 기존의 강화학습 접근 방식은 자율주행 과제에 적용하기에는 비효율성, 불안정성, 불확실성 등의 문제로 어려움이 존재한다. 이러한 문제들은 자율주행 도메인에서 중요하게 작용한다. 최근의 연구들은 이런 문제를 해결하고자 많은 시도가 이루어지고 있지만 계산 비용이 많고 특별한 가정에 의존한다. 본 논문에서는 자율주행 도메인에 불확실성 순차 모델링이라는 방법을 도입하여 비효율성, 불안정성, 불확실성을 모두 고려한 새로운 알고리즘 MCDT를 제안한다. 강화학습을 높은 보상을 얻기 위한 의사 결정 생성 문제로 바라보는 순차 모델링 방식은 기존 연구의 단점을 회피하고 효율성과 안정성을 보장하며, 여기에 불확실성 추정 기법을 융합해 안전성까지 고려한다. 제안 방법은 OpenAI Gym CarRacing 환경을 통해 실험하였고 실험 결과는 MCDT 알고리즘이 기존의 강화학습 방법에 비해 효율적이고 안정적이며 안전한 성능을 내는 것을 보인다.
This paper presents a simple torque estimation method and switching angle control of Switched Reluctance Motor (SRM) using Neural Network (NN). SRM has gaining much interest as industrial applications due to the simple structure and high efficiency. Adaptive switching angle control is essential for the optimal driving of SRM because of the driving characteristic varies with the load and speed. The proper switching angle which can increase the efficiency was investigated in this paper. NN was adapted to regulate the switching angle and nonlinear inductance modelling. Experimental result shows the validity of the switching angle controller.
This paper presents a simple torque estimation method and the switching angle control of SRM using Neural Network. SRM has gaining much interest as industrial applications due to the simple structure and high efficiency. Adaptive switching angle control is essential for the optimal driving of a SRM because of the driving characteristic varies with the load and speed. The proper switching angle which can increase the efficiency was investigated in this paper Neural Network was adapted to regulate the switching angle and nonlinear inductance modelling. Experimental result shows the validity of the switching angle controller.
차세대 고속 전철용 매입형 영구자석 전동기의 효율 및 매입된 자석의 감자를 방지하기 위해서 정확한 철손해석과 철손특성을 이해하는 것은 전동기 설계단계에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 견인전동기의 약계자 제어 및 최대토크 제어와 같은 구동상황을 고려하여 운전영역별 철손해석을 수행하고 특성을 분석하고자 한다.
송풍기를 이용한 제품으로는 핸드드라이기, 자동세차기, 건조기, 청소기등이 있다. 이러한 전동기의 특징은 순간에 강한 바람이 나오도록 구조, 제어 알고리즘이 필요하다. 종래의 여자방식에 따른 전동기는 직권식, 분권식, 복권식, 영구자석식이 있다. 이러한 전동기는 고속 회전 시 기동전류가 크고 회전수가 불규칙한 단점이 있다. 이를 개선하고자 고속BLDC 전동기 제어에 관한 연구로 구동회로 설계, 센서리스 제어 알고리즘, 시뮬레이션, 실험 등을 통해 800W급 고속BLDC 모터 제어와 회로 설계하였고, 95% 이상 고효율을 제어기의 운전성능 평가 방법, 시제품 실험 및 검증을 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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