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.
This paper deals with the problem of moving object detection and location in computer vision. We describe a new object-dependent motion analysis method for tracking target in an image sequence taken from a moving platform. We tackle these tasks with three steps. First, we make an active contour model of a target in order to build some of low-energy points, which are called kernels. Then we detect interest points in two windows called tracking windows around a kernel respectively. At the third step, we decide the correspondence of those detected interest points between tracking windows by the probabilistic relaxation method In this algorithm, the detecting process is iterative and begins with the detection of all potential correspondence pair in consecutive image. Each pair of corresponding points is then iteratively recomputed to get a globally optimum set of pairwise correspondences.
Electric utility companies have the responsibility of providing good electricity for their customers. They have introduced the DAS(Distribution Automation System) to automate the power distribution networks. DAS engineers require state-of-the-art applications, such as a way to actively manage the distribution system and gain economic benefits from a flexible DAS architectural design. The existing DAS is not capable of handling these needs. It requires operator intervention whenever feeder overloading is detected while operator error could cause the feeder overload area to be extended. It also utilizes a closed architecture and it is therefore difficult to meet the system migration and future enhancement requirements. This paper represents a web based, platform-independent, flexible DAS architectural design and active database application. Recent advanced Internet technologies are fully utilized in this new DAS architecture allowing it to meet the system migration and future enhancement requirements. By using an active database, the DAS can minimize the feeder overloading area in the distribution system without operator intervention, thereby minimizing mistakes due to operator error.
Virtualisation in cloud computing is vital for maintaining maximum resource utilization and easy access to operation and storage management of components. Platform virtualisation technology has the potential to be easily implemented with the support of scalability and security, which are the most important components for cloud-based services. Virtual resources must be allocated to a centralized pool called the cloud, and it is considered as cloud computing only when the virtual resources are orchestrated through management and automation software. Therefore, research and development on the latest technology for such a virtualisation platform provides both academia and industry the scope to deploy the fastest and most reliable technology in limited hardware resource. In this research, we reviewed and compared the popular current technologies for network and service management and automation technology.
As the industry environment is changing to automated systems, engineering education at university has changed with industrial development. Industry technology will be developed, and the industry environment will become more complicated. Therefore, the knowledge that undergraduates have to acquire in university will be extensive. Industries need a person with expertise to react quickly to rapidly changing technology. Therefore, universities need to endeavor to cultivate manpower in technical fields. This is difficult because the contents of engineering education must react quickly to rapidly changing industry technology. This paper proposes a hardware-linked simulation platform for engineering education on the well-used systems in industrial sites.
International journal of advanced smart convergence
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제12권3호
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pp.221-232
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2023
Recently, due to the expansion of the logistics industry, demand for logistics automation equipment is increasing. The modern logistics industry is a high-tech industry that combines various technologies. In general, as various technologies are grafted, the complexity of the system increases, and the occurrence rate of defects and failures also increases. As such, it is time for a predictive maintenance model specialized for logistics automation equipment. In this paper, in order to secure the operational reliability of the ICT/Cold-Chain Unmanned Storage, a predictive maintenance system was implemented based on the LSTM model. In this paper, a server for data management, such as collection and monitoring, and an analysis server that notifies the monitoring server through data-based failure and defect analysis are separately distinguished. The predictive maintenance platform presented in this paper works by collecting data and receiving data based on RabbitMQ, loading data in an InMemory method using Redis, and managing snapshot data DB in real time. The predictive maintenance platform can contribute to securing reliability by identifying potential failures and defects that may occur in the operation of the ICT/Cold-Chain Unmanned Storage in the future.
국내외 IoT(Internet of Things) 기반의 자동화 산업이 눈부시게 발전하고 있으며, 이러한 자동화 기술의 발전은 센서기술의 발전으로 더욱 가속화되고 있다. 최근에는 다양한 센서기술을 토대로 작물 재배를 목적으로 하는 스마트팜 산업이 급속하게 발전하고 있다. 스마트팜의 경우 작물 재배에 필요한 온도, 습도, CO2 등과 같은 대표적인 환경데이터를 계측하여 실시간 모니터링 및 모바일 서비스까지 제공하고 있다. 이러한 환경 모니터링 및 제어 동작의 대부분은 RS-485 기반의 모드버스(RTU) 통신방식을 활용하고 있다. 본 논문에서는 스마트팜 구축에 필요한 센서 데이터 및 액추에이터 정보를 IoT 표준 프로토콜인 MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)를 사용하여 센서 데이터 및 액추에이터의 제어 동작을 LabView를 기반으로 플랫폼을 구축하여 성능을 테스트하고자 한다.
JinSil Choi;Kyunam An;Hosub An;Shin-Young Park;Dong-Kwan Kim
한국작물학회:학술대회논문집
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한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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pp.58-58
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2022
With the development of advanced technology, automation of agricultural work is spreading. In association with the 4th industrial revolution-based technology, research on field smart farm technology is being actively conducted. A state-of-the-art unmanned automated agricultural production demonstration complex was established in Naju-si, Jeollanam-do. For the operation of the demonstration area platform, it is necessary to build a sophisticated, advanced, and intelligent field smart farming model. For the operation of the unmanned automated agricultural production demonstration area platform, we are building data on the growth of soybean for smart cultivated crops and conducting research to determine the optimal time for agricultural work. In order to operate an unmanned automation platform, data is collected to discover digital factors for water management immediately after planting, water management during the growing season, and determination of harvest time. A subsurface drip irrigation system was established for smart water management. Irrigation was carried out when the soil moisture was less than 20%. For effective water management, soil moisture was measured at the surface, 15cm, and 30cm depth. Vegetation indices were collected using drones to find key factors in soybean production prediction. In addition, major growth characteristics such as stem length, number of branches, number of nodes on the main stem, leaf area index, and dry weight were investigated. By discovering digital factors for effective decision-making through data construction, it is expected to greatly enhance the efficiency of the operation of the unmanned automated agricultural production demonstration area.
This paper presents benefits of multi-agent system approach and its application to the distribution automation system. Special attention is devoted to the description of hardware and communication platform used to upgrade the conventional distribution automation system structure. Service restoration of primary distribution system is selected as an example of the multi-agent system application. Application of the algorithm for multi-agent based service restoration technique is disclosed in detail. Real field test in Gochang test center of KEPCO has been performed to establish the feasibility of proposed technique.
Timo Rantala;Martti Artama;Jukka Nokelainen;Taina Sopenlehto
한국펄프종이공학회:학술대회논문집
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한국펄프종이공학회 1999년도 Proceedings of Pre-symposium of the 10th ISWPC
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pp.130-139
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1999
In order to manage the wet end chemistry on paper machines, our goal is to control sub-processes through which we can influence the entire wet end operations with maximum effect. The most important sub-processes are: consistency, ash, and chemistry. The management of these three main groups is based on on-line maesurements and automatic control. This paper presents a new wet end management platform, a new analyzer. This new analyzer utilizes a modular structure and modem software. It is part of a new paper machine concept. The controls of this concept are feedback and feedforward solutions that control retention, consistencies, ash, and charge, resulting in a more stable wet end (30...80%), more uniform paper, and better rnnability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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