Hybrid rotor position estimation methods that integrate a fundamental model and high frequency (HF) signal injection are widely used for the wide speed-range sensorless control of interior permanent-magnet synchronous machines (IPMSMs). However, the direct transition of two different schemes may lead to system fluctuations or system instability since two estimated rotor positions based on two different schemes are always unequal due to the effects of parameter variations, system delays and inverter nonlinearities. In order to avoid these problems, a seamless transition strategy to define and construct a virtual q-axis inductance is proposed in this paper. With the proposed seamless transition strategy, an estimated rotor position based on a fundamental model is forced to track that based on HF signal injection before the transition by adjusting the constructed virtual q-axis inductance. Meanwhile, considering that the virtual q-axis inductance changes with rotor position estimation errors, a new observer with a two-phase phase-locked loop (TP-PLL) is developed to accurately obtain the virtual q-axis inductance online. Furthermore, IPMSM sensorless control with maximum torque per ampere (MTPA) operations can be tracked automatically by selecting the proper virtual q-axis inductance. Finally, experimental results obtained from an IPMSM demonstrate the feasibility of the proposed seamless transition strategy.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.18
no.3
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pp.367-372
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2008
In this paper we proposed a model of a fault diagnosis expert system with high reliability to compare identical well-functioning motors. The purpose of the survey was to determine if any differences exit among these identical motors and to identify exactly what these differences were, if in fact they were found. Using measured data for many identical brushless dc motors, this study attempted to find out whether normal and fault can be classified by each other. Measured data was analyzed using the State Transition Model (STM). Based on a proposed STM method, the effect of a different normal state is minimized and the detection of fault is improved in identical motor system. Experimental results are presented to prove that STM method could be a useful tool for diagnosing the condition of identical BLDE motors.
In this paper, a two ports machine(TPM) model for discrete event dynamic systems(DEDS) is proposed. The proposed model is a finite state machine which has two inputs and two outputs. Inputs and outputs have two components, events and informations. TPM is different from other state machine models, since TPM has symmetric input and output. This symmetry enables the block diagram representation of the DEDS with TPM blocks, summing points, multiplying points, branch points, and connections. The graphical representation of DEDS is analogous to that of control system theory. TPM has a matrix representation of its transition and information map. This matrix representation simplifies the analysis of the DEDS.
The substituent effects in the gas-phase rearrangement of carbenes to ketenes involved in the Wolff reaction have been investigated theoretically using the AM1 method. In the initial state, carbene, there is a relatively strong vicinal n-σ* interaction between the lone pair (n) and carbonyl group (σ*). In the bridged transition state (TS), electronic charge is transferred from the migrating ring (Z-ring) toward the nonmigrating ring (Y-ring). The carbenes are stabilized by an electron donor Y (δσY < 0) whereas the TS is stabilized by an electron acceptor Y (δσY > 0). Multiple regression analysis of log (kYZ/kHH)(=-δΔG≠/2.3RT) leads to a relatively large negative cross-interaction constant, ρYZ=-0.53, log (kYZ/kHH)=2.96 σY--1.40 σZ-0.53 σY-σZ reflecting an extensive structural change in the transition state due to the stabilization of the initial state by the vicinal n-σ* overlap. When the solvent (water) effects are accounted for by the SM2.1 model of the Cramer and Truhlar method, the magnitude of all the selectivity parameters, ρY-, ρZ and ρYZ (=-0.66) are increased.
Kim, A-Ram;Lee, Seung-Jae;Kim, Sung-Kyung;Park, Soo-Hyun;Kim, Chang-Hwa
Journal of the Korea Society for Simulation
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v.15
no.3
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pp.49-60
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2006
We propose a method to use a state transition model so that the sensing object can be distinguished through classification of signal patterns sensed by a sensor array. Focusing on the design of the model that is able to distinguish the sensed object more exactly, we present an idea in which the modeling elements, 'states' and 'transitions' are defined as each same-sized angle intervals into which the angle interval $(-\frac{\pi}{2},\frac{\pi}{2})$ is divided and the angle differences between adjacent signal values on sampling signal value sequence value sequence sensed from the sensor array in the uniform time interval, respectively. In addition we show the usefulness of our model through experiments.
In Korea, most of the rainfalls have been concentrated in the flood season and the flood study has received more attention than low flow analysis. One of the reasons that the analysis of low flows has less attention is the lacks of the required data like daily rainfall and so we have used the stochastic processes such as pulse noise, exponential distribution, and state model of Markov chain for the rainfall simulation in short term such as daily. Especially this study will pay attention to the state model of Markov chain. The previous study had performed the simulation study by the state model without considerations of the flood and non-flood periods and without consideration of the frequency of rainfall for the period of a state. Therefore this study considers afore mentioned two cases and compares the results with the known state model. As the results, the RMSEs of the suggested and known models represent the similar results. However, the PRE(relative percentage error) shows the suggested model is better results.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.58
no.12
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pp.2484-2491
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2009
This paper proposes robust state feedback control of asynchronous sequential machines with model uncertainty. The considered asynchronous machine is deterministic, but its state transition function is partially known before executing a control process. The main objective is to derive the existence condition for a corrective controller for which the behavior of the closed-loop system can match a prescribed model in spite of uncertain transitions. The proposed control scheme also has learning ability. The controller perceives true state transitions as it undergoes corrective actions and reflects the learned knowledge in the next step. An adaptation is made such that the controller can have the minimum number of state transitions to realize a model matching procedure. To demonstrate control construction and execution, a VHDL and FPGA implementation of the proposed control scheme is presented.
A Gentan probability q(j) is the probability that a newly planted forest will be felled at age-class j. A future change in growing stock and yield of the forests can be predicted by means of this probability. On the other hand a state of the forests is described in terms of an n-vector whose components are the areas of each age-class. This vector, called age-class vector, flows in a n-1 dimensional simplex by means of $n{\times}n$ matrices, whose components are the age-class transition probabilities derived from the Gentan probabilities. In the simplex there exists a fixed point, into which an arbitrary forest age vector sinks. Theoretically this point means a normal state of the forest. To each age-class-transition matrix there corresponds a single normal state; this means that there are infinitely many normal states of the forests.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.2
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pp.317-320
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2022
This paper studies real-time error in the context of monitoring a symmetric binary information source over a delay system. To obtain the average real-time error, the delay system is modeled and analyzed as a discrete time Markov chain with a finite state space. Numerical analysis is performed on various system parameters such as state transition probabilities of information source, transmission times, and transmission frequencies. Given state transition probabilities and transmission times, we investigate the relationship between the transmission frequency and the average real-time error. The results can be used to investigate the relationship between real-time errors and age of information.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.6
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pp.145-152
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2012
Due to the large sizes of streaming media, previous delivery techniques are not providing optimal performance. For this purpose, video proxy server is employed for reducing the bandwidth consumption, network congestion, and network traffic. This paper proposes a fast distributed network file system using state transition model in the media streaming system for efficient utilization of video proxy server. The proposed method is composed of three steps: step 1. Training process using state transition model, step 2. base and decision probability generation, and step 3. storing and deletion based on probability. In addition, storage space of video proxy server is divided into each segment area in order to store the segments efficiently and to avoid the fragmentation. The simulation results show that the proposed method performs better than other methods in terms of hit rate and number of deletion. Therefore, the proposed method provides the lowest user start-up latency and the highest bandwidth saving significantly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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