Journal of electromagnetic engineering and science
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제1권1호
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pp.18-23
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2001
A fast-sweep broadband FM reflectometer system has been successfully developed and operacted at the DIII-D tokamak, producing reliable density Profiles with excellent spatial (1 $\leq$ cm) and temporal resolution (~100 $\mu$ s). The system uses a solid-state microwave oscillator and an active quadrupler, covering full Q-band frequencies (33~50 GHz) and providing relatively high output power (20~60 mW). The system hardware allows fu11band frequency sweep in 10 $\mu$ s, but due to digitization rate limit on DIII-D, sweep time was limited to 75~100 $\mu$ s. Fast frequency sweep has helped to reduce density fluctuation effects on the reflectometer phase measurements, thus improving reliability for individual sweeps. The fast-sweep system with high spatial and temporal resolution has allowed to measure fast-changing edge density profiles during plasma ELMS and L-H transitions, thus enabling fast-time sca1e physics studies.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권4호
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pp.1-12
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2022
In order to overcome the power fluctuation issues in photovoltaic (PV) smart grid-connected systems and the inverter nonlinearity model problem, an adaptive backstepping command-filter and a double second order generalized Integrators (DSOGI) controller are designed in order to tune the AC current and the DC-link voltage from the DC side. Firstly, we propose to present the filter mathematical model throughout the PV system, at that juncture the backstepping control law is applied in order to control it, Moreover the command filter is bounded to the controller aiming to exclude the backstepping controller differential increase. Additionally, The adaptive law uses Lyapunov stability criterion. Its task is to estimate the uncertain parameters in the smart grid-connected inverter. A DSOGI is added to stabilize the grid currents and eliminate undesirable harmonics meanwhile feeding maximum power generated from PV to the point of common coupling (PCC). Then, guaranteeing a dynamic effective response even under very unbalanced loads and/or intermittent climate changes. Finally, the simulation results will be established using MATLAB/SIMULINK proving that the presented approach can control surely the smart grid-connected system.
Recently, the on-off solenoid valves have been focused on core technology in the fields of the production line of semi-conductor chips and the micro fluid chips for bio-medical applications. A key characteristics for on-off solenoid valve, operated by compressed air, are high speed response and great repeatability. Indeed, it is also important to keep the pressure on the cross-sectional area of the poppet to be constant regardless of the fluctuation of the pressure exerted on the ports. In this study, we have designed and analysed the high-speed and high flow rate on-off solenoid valve using the analogy of equivalent magnetic circuit and Finite Element Method (FEM) respectively. In case of poppet, flow field characteristics was analyzed by the variation of poppet and it was able to display flow field by changing the location of the poppet. Also, we verified possibility of the design through the static and dynamic pressure and the 3D simulation using distribution curve of the force by working the front poppet.
안개 및 대기의 교란이 광무선 통신에 주는 영향을 해석하기 위해 가시광선영역의 LD(laser diode) 및 적외선 영역의 LD 사용하고, 카세그레인 광학계를 이용하여 광을 송수신하게 하였으며, 광 소신소자로는 APD(avalanch photo diode)를 사용함을 가정하여 대기 중의 안개의 정도에 따른 가시도 및 교란의 세기를 나타내는 굴절률 구조상수에 따른 광 수신 전력, 잡음 전력을 고려한 SNR(signal to noise ratio)을 계산해 보고 각각의 통신 상태에서 BER(bit error rate)이 $10^{-9}$이 가능한 통신 거리를 알아보았다.
Because of the low power and low rate of a sensor network, outlier is frequently occurred in the time series data of sensor network. In this paper, we suggest periodic pattern analysis that is applied to the time series data of sensor network and predict outlier that exist in the time series data of sensor network. A periodic pattern is minimum period of time in which trend of values in data is appeared continuous and repeated. In this paper, a quantization and smoothing is applied to the time series data in order to analyze the periodic pattern and the fluctuation of each adjacent value in the smoothed data is measured to be modified to a simple data. Then, the periodic pattern is abstracted from the modified simple data, and the time series data is restructured according to the periods to produce periodic pattern data. In the experiment, the machine learning is applied to the periodic pattern data to predict outlier to see the results. The characteristics of analysis of the periodic pattern in this paper is not analyzing the periods according to the size of value of data but to analyze time periods according to the fluctuation of the value of data. Therefore analysis of periodic pattern is robust to outlier. Also it is possible to express values of time attribute as values in time period by restructuring the time series data into periodic pattern. Thus, it is possible to use time attribute even in the general machine learning algorithm in which the time series data is not possible to be learned.
The large scaled lead-acid battery is widely used for efficient operation of the photovoltaic system in many islands. However, lithium-ion battery is now being introduced to mitigate the fluctuation of wind power and to replace lead-acid battery. Therefore, hybrid ESS(Energy Storage system) that combines lithium-ion battery with lead-acid battery is being required because lithium-ion battery is costly in present stage. Under this circumstance, this paper presents the optimal algorithm to create composition rate of hybrid ESS by considering fixed and variable costs in order to maximize advantage of each battery. With minimization of total cost including fixed and variable costs, the optimal composition rate can be calculated based on the various scenarios such as load variation, life cycle and cost trend. From simulation results, it is confirmed that the proposed algorithms are an effective tool to produce a optimal composition rate.
본 연구는 근린상가 시장에 대한 대체투자재의 영향을 분석하여 근린상가의 투자시장과 관련된 이해당사자 들에게 합리적 의사결정의 기준을 제시하였으며, 근린상가 낙찰가율에 대한 영향의 형태와 설명력을 추정한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 부동산 경기를 포함한 대표적인 거시경제지표인 종합주가지수와 지가변동률의 상승은 경기활성화의 방증으로 근린상가 시장에 긍정적인 영향을 미치나 대체투자재인 이자율의 상승은 근린상가에 대한 상대적 수익률을 감소시켜 근린상가시장의 투자에 대한 매력을 감소시킨다. 소비재 특성을 지닌 주택과 자본재 특성을 지닌 근린상가는 상호 영향적 측면에서 이질적인 시장으로 나타나 큰 영향을 미치지 않음을 알 수 있다.
This study was carried out to obtain the information needed in the development of forward speed control system and the improvement of combine performance. The effects of variety, grain moisture content and forward speed on the combine load characteristics were investigated through experiments. The results of this study are summarized as follows. 1. A data acquisition system was developed to measure the engine speed and the torques and speeds of the threshing cylinder, dean-grain auger and tailings-return auger. The system consisted of transducers, signal conditioner, interface board and microcomputer. The system accuracy is better than ${\pm}2.3%$ full scale. 2. Linear regression equations were obtained for the torque, speed and power requirement of threshing cylinder for different paddy varieties, grain moisture contents and feed rates. 3. The maximum value of relative frequency for threshing cylinder torque decreased as the increase in feed rate and moisture content. The range of torque fluctuation was 1.2~3.7 and 1.2~1.9 times the average and maximum torque, respectively. The maximum value of power spectrum density (PSD) appeared to be about 11 Hz regardless of paddy variety, grain moisture content and feed rate. 4. The speed of tailings return thrower decreased rapidly at below 900rpm, and it fell to near zero about 3 seconds after that time. When the travelling of combine harvester was stopped immediately after sensing the overload, it took about 7 seconds for a full recovery of the no-load speed of tailings return thrower.
KIEE International Transaction on Systems and Control
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제2D권2호
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pp.78-91
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2002
In the thermal power plant, there are six manipulated variables: main steam flow, feedwater flow, fuel flow, air flow, spray flow, and gas recirculation flow. There are five controlled variables: generator output, main steam pressure, main steam temperature, exhaust gas density, and reheater steam temperature. Therefore, the thermal power plant control system is a multinput and output system. In the control system, the main steam temperature is typically regulated by the fuel flow rate and the spray flow rate, and the reheater steam temperature is regulated by the gas recirculation flow rate. However, strict control of the steam temperature must be maintained to avoid thermal stress. Maintaining the steam temperature can be difficult due to heating value variation to the fuel source, time delay changes in the main steam temperature versus changes in fuel flow rate, difficulty of control of the main steam temperature control and the reheater steam temperature control system owing to the dynamic response characteristics of changes in steam temperature and the reheater steam temperature, and the fluctuation of inner fluid water and steam flow rates during the load-following operation. Up to the present time, the Proportional-Integral-Derivative Controller has been used to operate this system. However, it is very difficult to achieve an optimal PID gain with no experience, since the gain of the PID controller has to be manually tuned by trial and error. This paper focuses on the characteristic comparison of the PID controller and the modified 2-DOF PID Controller (Two-Degrees-Freedom Proportional-Integral-Derivative) on the DCS (Distributed Control System). The method is to design an optimal controller that can be operated on the thermal generating plant in Seoul, Korea. The modified 2-DOF PID controller is designed to enable parameters to fit into the thermal plant during disturbances. To attain an optimal control method, transfer function and operating data from start-up, running, and stop procedures of the thermal plant have been acquired. Through this research, the stable range of a 2-DOF parameter for only this system could be found for the start-up procedure and this parameter could be used for the tuning problem. Also, this paper addressed whether an intelligent tuning method based on immune network algorithms can be used effectively in tuning these controllers.
In general, anesthetic depth is evaluated by experience of anesthesiologist based on the changes of blood pressure and pulse rate. So it is difficult to guarantee the accuracy in evaluation of anesthetic depth. The efforts to develop the objective index for evaluation of anesthetic depth were continued but there was few progression in this area. Heart rate variability provides much information of autonomic activity of cardiovascular system and almost all anesthetics depress the autonomic activity. Novel monitoring system which can simply and exactly analyze the autonomic activity of cardiovascular system will provide important information for evaluation of anesthetic depth. We investigated the anesthetic depth as following 7 stages. These are pre-anesthesia, induction, skin incision, before extubation, after extubation, Post-anesthesia. In this study, temporal, frequency and chaos analysis method were used to analyze the HRV time series from electrocardiogram signal. There were NN10-NN50, mean, SDNN and RMS parameter in the temporal method. In the frequency method, there are LF and HF and LF/HF ratio, 1/f noise, alphal and alpha2 of DFA analysis parameter. In the chaos analysis, there are CD, entropy and LPE. Chaos analysis method was valuable to estimate the anesthetic depth compared with temporal and frequency method. Because human body was involved the choastic character.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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