In this paper, the design of robust DSC-PLL(Delayed Signal Cancellation Phase Locked Loop) is proposed for coping with frequency variation. This method shows significant performance for detection of fundamental positive sequence component voltage when the grid voltage is polluted by grid unbalance and frequency variation. The feedback frequency estimation of DSC-PLL is tracking the drift in the phase by unbalance and frequency variation. The robust DSC PLL is to present the analysis on method and performance under frequency variations. These compensation algorithms can correct for discrepancies of changing the frequency within maximum 193[ms] and improve traditional DSC-PLL. Linear interpolation method is adopted to reduce the discretized errors in the digital implementation of the PLL. For verification of robust characteristic, PLL methods are implemented on FPGA with a discrete fixed point based. The proposed method is validated by both Matlab/Simulink and experimental results based on FPGA(XC7Z030).
기존의 경로계획 방법은 최단거리의 경로를 생성하는 것에 목적을 둔다. 그러나 이렇게 선택된 최적의 경로가 안전한 주행을 보장해주지는 못하는데, 이는 종종 좁은 통로나 이동 장애물이 많은 영역으로 경로를 생성하기 때문이다. 그러므로 로봇은 정보 격자지도를 이용하여 안전하게 이동할 수 있는 경로를 생성하는 것이 필요하다. 이 정보 격자지도는 기존의 지도가 가지고 있는 영역의 정보 외에 유도지역과 위험지역을 포함한다. 안전한 경로는 인력과 척력을 이용하여 위험지역을 우회하고 유도지역으로 접근되어 생성된다. 실험 및 시뮬레이션은 제안된 방법이 안전한 영역으로 경로를 생성시켜, 안전하게 주행하는 데 유용하다는 것을 보여준다.
In recent years, several LCL filter design methods for different converter topologies have been published, many of which use analytical expressions to calculate the ideal converter AC voltage harmonic spectrum. This paper presents the LCL filter design methodology but the focus is on presentation and validation of the non-iterative filter design method for a grid-connected three-phase two-level PWM-VSC. The developed method can be adapted for different converter topologies and PWM algorithms. Furthermore, as a starting point for the design procedure, only the range of PWM carrier frequencies is required instead of an exact value. System nonlinearities, usually omitted from analysis have a significant influence on VSC AC voltage harmonic spectrum. In order to achieve better accuracy of the proposed procedure, the system nonlinear model is incorporated into the method. Optimal filter parameters are determined using the novel cost function based on higher frequency losses of the filter. An example of LCL filter design for a 40 kVA grid-connected PWM-VSC has been presented. Obtained results have been used to construct the corresponding laboratory setup and measurements have been performed to verify the proposed method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권4호
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pp.1359-1375
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2015
Energy efficiency is critical for Wireless Sensor Networks (WSNs) since sensor nodes usually have very limited energy supply from battery. Sleep scheduling and nodes cooperation are two of the most efficient methods to achieve energy conservation in WSNs. In this paper, we propose an adaptive energy optimization approach for target tracking applications, called Energy-Efficient Node Coordination (EENC), which is based on the grid structure. EENC provides an unambiguous calculation and analysis for optimal the nodes cooperation theoretically. In EENC, the sleep schedule of sensor nodes is locally synchronized and globally unsynchronized. Locally in each grid, the sleep schedule of all nodes is synchronized by the grid head, while globally the sleep schedule of each grid is independent and is determined by the proposed scheme. For dynamic sleep scheduling in tracking state we propose a multi-level coordination algorithm to find an optimal nodes cooperation of the network to maximize the energy conservation while preserving the tracking performance. Experimental results show that EENC can achieve energy saving of at least 38.2% compared to state-of-the-art approaches.
An electric vehicle (EV) not only receives electric power from the electric vehicle supply equipment (EVSE), but it also exchanges the information regarding charging process with the power gird through the EVSE. However, the EV and EVSE communicate using the ISO/IEC 15118 standard while the EVSE and power grid communicate using the IEC 61850 standard. Therefore, the EVSE should support both the ISO/IEC 15118 and IEC 61850 standards, and provide a data mapping function between the two communication protocols so that the EV and power grid, which support different protocols, can communicate with each other throughout the charging process. In this paper, we propose a mapping method of the EVSE, which converts the ISO/IEC 15118 data to IEC 61850 and vice versa, based on the XML schema of each protocol. The proposed method converts the data using the XSL (eXtensible Stylesheet Language) method, which defines the data mapping between two XML schemas. Our approach is more flexible and easier to maintain against changes in charging scenarios and the standards than other existing approaches such as one-to-one data mapping methods.
Skyline queries are an important new search capability for multi-dimensional databases. Most of the previous works have focused on processing skyline queries over static data set. However, most of the real applications deal with the dynamic data set. Since dynamic data set constantly changes as time passes, the continuous skyline computation over dynamic data set becomes ever more complicated. In this paper, we propose a multiple layer grids method for continuous skyline computation (MLGCS) that maintains multiple layer grids to manage the dynamic data set. The proposed method divides the work space into multiple layer grids and creates the skyline influence region in the grid of each layer. In the continuous environment, the continuous skyline queries are only handled when the updating data points are in the skyline influence region of each layer grid. Experiments based on various data distributions show that our proposed method outperforms the existing methods.
최근 기존의 단 방향 전력망 시스템에 정보통신기술을 접목한 스마트그리드 기술의 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 스마트그리드의 핵심 인프라로 원격검침시스템인 AMI는 스마트미터에서 측정한 전력량을 상위 데이터 저장소인 MDMS에 전송한다. 스마트미터는 정보통신기술을 활용하여 전력데이터를 전송하고 있기 때문에 기존 보안위협을 포함한 추가적인 보안위협이 예상된다. 이는 소비자의 개인정보노출 및 산업시스템 마비 등의 손실이 발생할 가능성이 있다. 따라서 본 논문은 이러한 보안위협에 대응하기 위해 스마트그리드 환경에서 스마트미터와 MDMS간 그리고 각 가정의 디바이스와 MDMS간의 상호인증과 전력량 데이터 전송방식에 관하여 제안하였다.
The use of internal-model-based linear controller, such as resonant controller, is a well-established technique for the current control of grid-connected systems. Attractive properties for resonant controllers include their two-sequence tracking ability, the simple control structure, and the reduced computational burden. However, in the case of continuous-designed resonant controller, the transient performance is inevitably degraded at a low switching frequency. Moreover, available design methods for resonant controller is not able to realize the direct design of transient performances, and the anticipated transient performance is mainly achieved through trial and error. To address these problems, the zero-order-hold (ZOH) characteristic and inherent time delay in digital control systems are considered comprehensively in the design, and a corresponding hold-equivalent discrete model of the grid-connected converter is then established. The relationship between the placement of closed-loop poles and the corresponding transient performance is comprehensively investigated to realize the direct mapping relationship between the control gain and the transient response time. For the benefit of automatic tuning and real-time adaption, analytical expressions for controller gains are derived in detail using the required transient response time and system parameters. Simulation and experimental results demonstrate the validity of the proposed method.
Ramezani, Meysam;Bathaei, Akbar;Zahrai, Seyed Mehdi
Smart Structures and Systems
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제20권1호
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pp.61-74
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2017
One of the most reliable and simplest tools for structural vibration control in civil engineering is Tuned Mass Damper, TMD. Provided that the frequency and damping parameters of these dampers are tuned appropriately, they can reduce the vibrations of the structure through their generated inertia forces, as they vibrate continuously. To achieve the optimal parameters of TMD, many different methods have been provided so far. In old approaches, some formulas have been offered based on simplifying models and their applied loadings while novel procedures need to model structures completely in order to obtain TMD parameters. In this paper, with regard to the nonlinear decision-making of fuzzy systems and their enough ability to cope with different unreliability, a method is proposed. Furthermore, by taking advantage of both old and new methods a fuzzy system is designed to be operational and reduce uncertainties related to models and applied loads. To design fuzzy system, it is required to gain data on structures and optimum parameters of TMDs corresponding to these structures. This information is obtained through modeling MDOF systems with various numbers of stories subjected to far and near field earthquakes. The design of the fuzzy systems is performed by three methods: look-up table, the data space grid-partitioning, and clustering. After that, rule weights of Mamdani fuzzy system using the look-up table are optimized through genetic algorithm and rule weights of Sugeno fuzzy system designed based on grid-partitioning methods and clustering data are optimized through ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System). By comparing these methods, it is observed that the fuzzy system technique based on data clustering has an efficient function to predict the optimal parameters of TMDs. In this method, average of errors in estimating frequency and damping ratio is close to zero. Also, standard deviation of frequency errors and damping ratio errors decrease by 78% and 4.1% respectively in comparison with the look-up table method. While, this reductions compared to the grid partitioning method are 2.2% and 1.8% respectively. In this research, TMD parameters are estimated for a 15-degree of freedom structure based on designed fuzzy system and are compared to parameters obtained from the genetic algorithm and empirical relations. The progress up to 1.9% and 2% under far-field earthquakes and 0.4% and 2.2% under near-field earthquakes is obtained in decreasing respectively roof maximum displacement and its RMS ratio through fuzzy system method compared to those obtained by empirical relations.
Through the simultaneous localization and map building (SLAM) technique, a robot can create maps about its unknown environment while it continuously localizes its position. Grid maps and feature maps have been widely used for SLAM together with application of probability methods and POMDP (partially observed Markov decision process). But this approach based on grid maps suffers from enormous computational burden. Topological maps, however, have drawn more attention these days because they are compact, provide natural interfaces, and are easily applicable to path planning in comparison with grid maps. Some topological SLAM techniques like GVG (generalized Voronoi diagram) were introduced, but it enables the robot to decide only whether the current position is part of GVG branch or not in the GVG algorithm. In this paper, therefore, to overcome these problems, we present a method for updating a global topological map from the local topological maps. These local topological maps are created through a labeled Voronoi diagram algorithm from the local grid map built based on the sensor information at the current robot position. And the nodes of a local topological map can be utilized as the features of the environment because it is robust in light of visibility problem. The geometric information of the feature is applied to the extended Kalman filter and the SLAM in the indoor environment is accomplished. A series of simulations have been conducted using a two-wheeled mobile robot equipped with a laser scanner. It is shown that the proposed scheme can be applied relatively well.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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