In order to the torque control the indirect flux control was performed by controlling the ratio of e/f and the q-axis flux was estimated by the slip command and q-axis flux was estimated by the slip command and q-axis current in the rotor circuits. Also the frequency was controlled to keep on the q-axis flux to be zero and the constant torque characteristics could be obtained by generation the preset torque. In the induction motor driven by the boltage source inverter with the constant voltage and frequency the speed variation is expressed as a slip So the speed control can be achieved by slip compensation The slip was calculated with a q-flux current filtered by first-order filter and as the result the error problem which may occur in current detection was eliminated
Park, Duck-Gun;Angani, C.S.;Kishore, M.B.;Kim, C.G.;Lee, D.H.
Journal of Magnetics
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제17권4호
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pp.298-301
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2012
In order to know the effect of surface irregularity in the detection of local wall thinning of pipeline using pulsed eddy current (PEC), the lift-off effects on PEC signal have been investigated. Three kinds of parameters in the PEC signal, which is "peak amplitude", "time to peak amplitude" and "time to zero crossing" are analyzed to separate the lift-off effects in the PEC signal. The distance from sensor to the bottom of sample which is the total thickness of combined insulator and sample is kept constant. The magnitude of the differential peak amplitude is increased with increasing sample thickness, the time to peak amplitude is increased with increasing the sample thickness. To determine the effect of lift-off, a number of balanced transient responses combining wall thinning locations and lift-off distances were plotted.
본 논문에서는 송전선로의 보호를 위하여 적응형 퍼지 시스템을 도입하여 고장 유형 판별부와 고장점 추정부의 두 부분으로 구성된 새로운 고장검출기법을 개발하였다. 제안된 시스템의 퍼지 입력변수로는 전류의 정상분과 영상분 그리고 실효치를 선정하였으며 신경회로망의 학습방법에 의하여 전건부와 후건부가 적절하게 조정되었다. 제시된 기법의 효용성을 입증하기 위하여 전자과도 해석 프로그램인 EMTP로부터 수집된 데이터를 활용하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 기법은 고장유형이 정확하게 판별되었으며 고장점 추정이 개선되었다.
The emergence of new nanoscale technologies has imposed significant challenges to designing reliable electronic systems in radiation environments. A few types of radiation like Total Ionizing Dose (TID) can cause permanent damages on such nanoscale electronic devices, and current state-of-the-art technologies to tackle TID make use of expensive radiation-hardened devices. This paper focuses on a novel and different approach: using machine learning algorithms on consumer electronic level Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) to tackle TID effects and monitor them to replace before they stop working. This condition has a research challenge to anticipate when the board results in a total failure due to TID effects. We observed internal measurements of FPGA boards under gamma radiation and used three different anomaly detection machine learning (ML) algorithms to detect anomalies in the sensor measurements in a gamma-radiated environment. The statistical results show a highly significant relationship between the gamma radiation exposure levels and the board measurements. Moreover, our anomaly detection results have shown that a One-Class SVM with Radial Basis Function Kernel has an average recall score of 0.95. Also, all anomalies can be detected before the boards are entirely inoperative, i.e. voltages drop to zero and confirmed with a sanity check.
Animal disease surveillance system, defined as the continuous investigation of a given population to detect the occurrence of disease or infection for control purposes, has been key roles to assess the health status of an animal population and, more recently, in international trade of animal and animal products with regard to risk assessment. Especially, for a system aiming to determine whether or not a disease is present in a population sensitivity of the system should be maintained high enough not to miss an infected animal. Therefore, when planning the implementation of surveillance system a number of factors that affecting surveillance sensitivity should be taken into account. Of these parameters sample size is of important, and different approaches are used to calculate sample size, usually depending on the objective of surveillance systems. The purpose of this study was to evaluate the sensitivity of the current national serological surveillance programs for four selected bovine diseases assuming a specified sampling plan, to examine factors affecting the probability of detection, and to provide sample sizes required for achieving surveillance goal of detecting at least an infection in a given population. Our results showed that, for example, detecting low level of prevalence (0.2% for bovine tuberculosis) requires selection of all animals per typical Korean cattle farm (n = 17), and thus risk-based target surveillance for high risk groups can be an alternative strategy to increase sensitivity while not increasing overall sampling efforts. The minimum sample size required for detecting at least one positive animal was sharply increased as the disease prevalence is low. More importantly, high reliability of prevalence estimation was expected with increased sampling fraction even when zero-infected animal was identified. The effect of sample size is also discussed in terms of the maximum prevalence when zero-infected animals were identified and on the probability of failure to detect an infection. We suggest that for many serological surveillance systems, diagnostic performance of the testing method, sample size, prevalence, population size, and statistical confidence need to be considered to correctly interpret results of the system.
본 논문에서는 120도 통전방식의 영구자석 매입형 전동기의 센서리스 제어에 있어서 회전자의 위치를 검출하기 위하여 사용되는 비통전상의 단자전압에 대한 분석을 행한다. 본 연구에서 모터의 비통전상의 단자전압으로부터 얻어지는 위치 정보가 실제의 회전자 위치보다 앞서 있음을 보이며, 이러한 위치 검지 오차에 대한 정량적 분석 및 제어시스템의 모델링을 행한다. 시뮬레이션 및 실험 결과는 제안한 모델링 및 위치 오차의 정량적 분석이 타당함을 보여준다. 또한, 위치 검지 오차에 의해 진상각이 과다하게 인가됨으로 인해 발생하는 이상전류 현상을 분석하며, 이러한 이상전류를 제거하기 위해서는 제어기에서 인가하는 진상각은 속도 및 부하 증가시 감소해야함을 제시한다.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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제3A권4호
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pp.191-197
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2003
Accurate detection and classification of faults on transmission lines is vitally important. In this respect, many different types of faults occur, such as inter alia low impedance faults (LIF) and high impedance faults (HIF). The latter in particular pose difficulties for the commonly employed conventional overcurrent and distance relays, and if undetected, can cause damage to expensive equipment, threaten life and cause fire hazards. Although HIFs are far less common than LIFs, it is imperative that any protection device should be able to satisfactorily deal with both HIFs and LIFs. Because of the randomness and asymmetric characteristics of HIFs, their modeling is difficult and numerous papers relating to various HIF models have been published. In this paper, the model of HIFs in transmission lines is accomplished using the characteristics of a ZnO arrester, which is then implemented within the overall transmission system model based on the electromagnetic transients program (EMTP). This paper proposes an algorithm for fault detection and classification for both LIFs and HIFs using Adaptive Network-based Fuzzy Inference System (ANFIS). The inputs into ANFIS are current signals only based on Root-Mean-Square (RMS) values of 3-phase currents and zero sequence current. The performance of the proposed algorithm is tested on a typical 154 kV Korean transmission line system under various fault conditions. Test results demonstrate that the ANFIS can detect and classify faults including LIFs and HIFs accurately within half a cycle.
A direct digital control technique of a current source using the phase-controlled rectifier is presented. A digital firing technique without sensing the line voltage is proposed. This scheme generates firing pulses directly from error signal between command and output voltage. Thus the phase detection transformers filters and zero-crossing detector are unnecessary. The synchronism is modeled and analized. Also a software synchronization algorithm is presented without a look up table and controls the system in real time with fast dynamic characteristics. Using the single-chip microprocessor 8097BH, the direct digital control is implemented with minimal hardware structure. Using the time-weighted performance index, the optimal discrete IPM control technique is also proposed to control the current of the PCR.
This paper proposes a technique for fault detection and classification for both LIF(Low Impedance Fault)s and HIF(High Impedance Fault)s using Adaptive Network-based Fuzzy Inference System(ANFIS). The inputs into ANFIS are current signals only based on Root-Mean-Square(RMS) values of 3-phase currents and zero sequence current. The performance of the proposed technique is tested on a typical 154 kV Korean transmission line system under various fault conditions. Test results show that the ANFIS can detect and classily faults including (LIFs and HIFs) accurately within half a cycle.
This study observed the performance of an InAs/GaSb type-II superlattice photodiode with a p-i-n structure for mid-wavelength infrared detection. The 10 ML InAs/10 ML GaSb type-II superlattice photodiode was grown using molecular beam epitaxy. The cutoff wavelength of the manufactured photodiode with Si3N4 passivation on the mesa sidewall was determined to be approximately 5.4 and 5.5 ㎛ at 30 K and 77 K, respectively. At a bias of -50 mV, the dark-current density for the Si3N4-passivated diode was measured to be 7.9 × 10-5 and 1.1 × 10-4 A/㎠ at 77 K and 100 K, respectively. The differential resistance-area product RdA at a bias of -0.15 V was 1481 and 1056 Ω ㎠ at 77 K and 100 K, respectively. The measured detectivity from a blackbody source at 800 K was calculated to be 1.1 × 1010 cm Hz1/2/W at zero bias and 77 K.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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