본 논문은 무선 충전 시스템의 최적화 기법에 대한 것으로서, 특히 캡슐형 내시경 응용을 위한 회로를 기반으로 한다. 이 논문에서는 저용량 배터리를 내장하는 무선 충전 시스템에서 전자기 유도 원리를 이용한 방식을 적용하여 배터리 용량을 필요 이상으로 증가시키지 않는 상태에서 여러 가지 상황에 대응하여 무선 전력 전송의 효율을 최적화하는 것을 목표로 하였다. 전자기 공진 코일의 무선 전력 전송의 효율을 증가시키기 위하여 전력 전송의 주요 결정 요소를 분석하고 주파수 제어에 의한 효율 최적화를 시도하였다. 모의실험 결과 제안된 최적화 기법은 무선 충전 효율을 안정화시키고 현재 문제가 되고 있는 거리 및 기생 성분에 의한 전송 효율 변이를 효과적으로 개선하는 것을 확인하였다.
For many industrial processes there are good static models used for process design and steady state operation. By using system identification techniques, it is possible to obtain black-box models with reasonable complexity that describe the system well in specific operating conditions [1]. But black-box models using inductive modeling(IM) is not suitable for model based control because they are only valid for specific operating conditions. Thus we need to use deductive modeling(DM) for a wide operating range. Furthermore, deductive modeling is several merits: First, the model is possible to be modularized. Second, we can increase and decrease the model complexity. Finally, we are able to use model for plant design. Power plant must be able to operate well at dramatic load change and consider safety and efficiency. This paper proposes a simplified nonlinear model of an industrial boiler, one of component parts of a power plant, by DM method and applies optimal control to the model.
In order to improve the efficiency of a main transformer in a tilting train, the optimal operation of a cooling system is necessary. For the development of optimal control algorithms of a cooling system, mathematical models of a main transformer cooling system were developed. These include dynamic models of a main transformer, an oil pump, an oil cooler, a blower, and a pipe. Control algorithms for a blower and an oil pump were selected in order to identify the effectiveness of dynamic models. A simulation program was developed by using the developed dynamic models and the selected control algorithms. Simulation results showed good predictions of dynamic behaviors of a main transformer cooling system. Therefore, dynamic models, which were developed in this study, may be effectively used to develop control algorithms of a main transformer cooling system.
In order to improve the efficiency of the main transformer in a tilting train, the optimal operation of a cooling system is necessary. Mathematical models of a main transformer cooling system were developed. These include models for the main transformer, the oil pump, the oil cooler, and the blower. The optimal oil temperature algorithm was also developed. This consists of the optimal setpoint algorithm and the control algorithm. A simulation program was developed by using mathematical models and the optimal oil temperature algorithm. Simulation results showed that the dynamic behavior of a main transformer cooling system was predicted well by mathematical models and a main transformer cooling system was controlled effectively by the optimal oil temperature algorithm.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제16권2호
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pp.223-246
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2015
Structural vibration control using a piezoelectric shunt is an established control technique. This technique involves connecting a piezoelectric patch, which is bonded onto or embedded into the vibrating structure, to an electric shunt circuit. Thus, vibration energy is converted into electrical energy and is dissipated through a network of electrical components. Different configurations of shunt have been researched, among which the negative capacitance-inductance shunt has gained prominence recently. It is basically an analog, active circuit consisting of operational amplifiers and passive elements to introduce real and imaginary impedance on the vibrating structure. The present study attempts to model the behavior of a negative capacitance-inductance shunt in terms of power output and efficiency using circuit modeling software. The shunt model is validated experimentally and is used to control the structural vibration of an aluminum beam, connected to a pair of piezoelectric patches, under broadband excitation. The model is also used to determine the optimal parameters of a negative capacitance-inductance shunt to increase the efficiency and predict the voltage output limit of op-amp against the supply voltage.
In this paper, search method and sliding mode observer are developed for efficiency optimization of induction motor. The proposed control scheme consists of efficiency controller and adaptive backstepping controller. A search controller for which information of input of fuzzy controller is included in efficiency controller that uses a direct vector controlled induction motor. The search controller is based on the "Rosenbrock" method and finds the flux level at the minimum input power of induction motor. Once this optimal flux level has been determined, this information is utilized to update the rule base of a fuzzy controller A sliding mode observer is designed to estimate rotor flux and an adaptive backstepping controller is also used to compensate for mechanical uncertainties in the speed control of induction motor. Simulation results are presented to validate the proposed controller.
The torque of SRM depends on a phase current and the inductance of the motor. But the inductance is saturated nonlinearly according to the position and current. To drive the motor effectively, the control scheme should take into account the nonlinear characteristics of the magnetic material. This paper proposes an optimal control scheme for high efficiency drive of SRM by adjusting both the turn-on and turn-off angle. The high efficiency drive points are simulated and searched by using GA-Neural Network The switching angles are nonlinearly varied with rotor speed and load.
Optimal efficiency control of synchronous reluctance motor(SynRM) is very important in the sense of energy saving and conservation of natural environment because the efficiency of the SynRM is generally lower than that of other types of AC motors. This paper is proposed an efficiency optimization control for the SynRM which minimizes the copper and iron losses. The design of the speed controller based on fuzzy-neural networks (FN)-PI controller that is implemented using fuzzy control and neural networks. There exists a variety of combinations of d and q-axis current which provide a specific motor torque. The objective of the efficiency optimization control is to seek a combination of d and q-axis current components, which provides minimum losses at a certain operating point in steady state. It is shown that the current components which directly govern the torque production have been very well regulated by the efficiency optimization control scheme. The proposed algorithm allows the electromagnetic losses In variable speed and torque drives to be reduced while keeping good torque control dynamics. The control performance of the proposed controller is evaluated by analysis for various operating conditions. Analysis results are presented to show the validity of the proposed algorithm.
Purpose - This study introduces a methodology for finding the optimal tracking error of active stock funds. Tracking error is commonly used in risk budgeting techniques as a concept of cost for alpha creation. Design/methodology/approach - This study uses a post-optimal smart beta portfolio that maximizes alpha under the given tracking error constraint. Findings - As a result of the analysis, the smart beta strategy that maximized alpha under the constraint of 0.15% daily tracking error shows the highest IR. This means the maximum theoretically achievable efficiency. In this regard, a fixed-effect panel regression analysis is conducted to evaluate the active efficiency of domestic stock funds. In addition to control variables based on previous studies, the effect of tracking error on alpha is analyzed. The alpha used in this model is calculated using the smart beta portfolio according to the size of the constraint of the tracking error as a benchmark. Contrary to theoretical estimates, in Korea, the alpha performance is maximized under a daily tracking error of 0.1%. This indicates that the active efficiency of domestic equity funds is lower than the theoretical maximum. Research implications or Originality - Based on this study, it is expected that it can be used for active risk management of pension funds and performance evaluation of active strategies.
This paper presents a design and parallel control strategy of 1.8 kW low-voltage DC-DC converter (LDC) for mild hybrid electric vehicles to improve their power density, system efficiency, and operation stability. Topology and control scheme are important on the LDC for mild hybrid electric vehicles to achieve high system efficiency and power density because of their very low voltage and large current in input and output terminals. Therefore, the optimal topological structure and control algorithm are examined, and a detailed design methodology for the power and control stages is presented. A working sample of 1.8 kW LDC is designed and implemented by applying the adopted topology and control strategy. Experimental results indicate 92.45% of the maximum efficiency and 560 W/l of power density.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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