Interest in new and renewable energies like solar energy and wind energy is increasing throughout the world due to the rapidly expanding energy consumption and environmental reasons. An essential requirement for wind force power generation is estimating the size of wind energy accurately. Wind energy is estimated usually using meteorological data or field measurement. This study attempted to estimate wind energy density using meteorological data on daily mean wind speed and the Weibull parameters in Seoul, a representative inland city where over 60% of 15 story or higher apartments in Korea are situated, and Busan, Incheon, Ulsan and Jeju that are major coastal cities in Korea. According to the results of analysis, the monthly mean probability density distribution based on the daily mean wind speed agreed well with the monthly mean probability density distribution based on the Weibull parameters. This finding suggests that the Weibull parameters, which is highly applicable and convenient, can be utilized to estimate the wind energy density distribution of each area. Another finding was that wind energy density was higher in coastal cities Busan and Incheon than in inland city Seoul.
As intelligent autonomous driving vehicle development has become a big topic around the world, accurate reference dynamics estimation has been more important than before. Current systems generally use speed and heading information sensed from a distant point as a vehicle reference dynamic, however, the dynamics between different points are not same especially during rotating motions. In order to estimate properly estimate the reference dynamics from the information such as velocity and heading sensed at a point distant from the reference point such as center of gravity, this study proposes estimating reference dynamics from any location in the vehicle by combining the Bicycle and Ackermann models. A test system was constructed by implementing multiple GNSS/INS equipment on an Robot Operating System (ROS) and an actual car. Angle and speed errors of 10° and 0.2 m/s have been reduced to 0.2° and 0.06 m/s after applying the suggested method.
In the design of sensorless control system for induction motor, high-precision speed estimation is one of the most difficult problems. To solve this problem, the common method is model reference adaptive method (MRAS). MRAS requires accurate motor parameters to estimate rotor speed precisely. However, when motor is running, the variety of temperature and magnetic saturation will lead to the change of motor parameters such as stator resistance and rotor resistance, which will lower the accuracy of the speed estimation. To improve the accuracy and rapidity of speed estimation, this paper analyses the mutual MRAS speed identification based on rotor flux linkage, and proposes an improved mutual MRAS speed identification based on back-EMF. The improved method is verified by Simulink simulation and motor experimental platform based on DSP2812. The results of simulation and experiment indicate that the method proposed by this paper can significantly improve the accuracy of speed identification, and speed up the response of identification.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2005.05b
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pp.766-770
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2005
Cascade-Correlation Neural Networks Model(CCNNM) is used to estimate daily evaporation using limited climatical variables such as atmospheric temperature, dewpoint temperature, relative humidity, wind speed, sunshine duration and radiation. DeBruln equation is applied to estimate daily free-surface evaporation. It is converted into pan evaporation using pan coefficient. The results of CCNNM shows better than those of Debruin equation. This research represents that the strong nonlinear relationship such as evaporation modeling can be generalized by the CCNNM ; a special type of Backpropagation algorithm Neural Networks Model.
In this paper, the load torque observer is designed for speed and torque control of DC motor. Load torque is very sensitive to the variation and disturbance of the input parameters. The proposed system can accurately estimate the instantaneous speed even at the low speed range by using the load torque observer based on the torque component of DC motor. The system becomes robust against disturbances using a feed-forward control of the load torque estimated automatically at the speed observer.
Speed and torque control of PMSM(Permanent Magnet Synchronous Motor) are usually achieved by using position and speed sensors which require additional mounting space, reduce the reliability in harsh environments and increase the cost of a motor. Therefore, many studies have been performed for the elimination of speed and position sensors. In this paper, a novel speed sensorless control of a permanent magnet synchronous motor based on SVMR(Support Vector Machine Regression) is presented. The SVM regression method is an algorithm that estimates an unknown mapping between a system's input and outputs, from the available data or training data. Two well-known different voltage model is necessary to estimate the speed of a PMSM. The validity and the usefulness of proposed algorithm are thoroughly verified through numerical simulation.
To control the speed of IPMSM drives it is necessary to know the speed and the rotor position. This is normally done by measurement of this values with electromechenical sensors. In this paper, a new approach to the position elimination method for the high performance variable speed IPMSM drives with the current controlled PWM technique is presented. For the high performance drive capability in the speed region, a Extended Kalman filter algorithm is adopted to estimate the rotor position as well as the angular velocity for the practical sensorless IPMSM drives. The high performance drive characteristics of the proposed method are verified using the wide simulation.
An effective estimation method of equivalent circuit parameters of three-phase induction motor by using FEM is presented in this paper. Arbitrary three torque-speed points at asynchronous speed on the torque-speed curve are required by using time-stepping FEM, then the equivalent circuit parameters of IM can be calculated rapidly with presented method. After obtaining the equivalent circuit parameters, the general analysis method based on equivalent circuit can be used to get entire torque-speed curve very quickly. Although the purely numerical method such as FEM also can estimate torque-speed curve directly and accurately, however, usually this process is time consuming.
In this. paper, a new technique to estimate both the instantaneous speed and disturbance load torque using a low precision shaft encoder in very low speed range is proposed. To detect the instantaneous speed and disturbance load torque, the Kalman filter which is an optimal full order estimator is used. Experimental results conform the validity of the proposed estimation technique. The effects of parameter variations are discussed, and it is verified that the system is robust to the modeling error.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2002.11b
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pp.541-546
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2002
Railway noise is one of the main causes of environmental impact. Whenever a new railway line is planned or a housing project near an existing railway is proposed, an estimate of the relevant levels is usually required. For this, it is necessary to quantify those parameters that affect the railway noise. Therefore we investigated the noise and vibration level which 107 high speed trains generated passing through the block of test railway track between Chunan and Chungwon. This paper presents the status and characteristics of the high speed railway noise and an accurate prediction of the high speed railway noise.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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