This paper discusses the measurement of frequency response functions for various dc-dc converters. The frequency domain identification procedure is applied to the measured frequency responses. The identified transfer functions are primarily used in developing behavioral models for dc-dc converters. Distributed power systems are based upon such converters in cascade, parallel and several other configurations. The system level analysis of a complete system becomes complex when the identified transfer functions are of high order. Therefore, a certain technique needs to be applied for order reduction of the identified transfer functions. During the process of order reduction, it has to be ensured that the system retains the dynamics of the full order system. The technique used here is based on the Hankel singular values of a system. A systematic procedure is given to retain the maximum energy states for the reduced order model. A dynamic analysis is performed for behavioral models based on full and reduced order frequency responses. The close agreement of results validates the effectiveness of the model order reduction. Stability is the key design objective for any system designer. Therefore, the measured frequency responses at the interface of the source and load are also used to predict stability of the system.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.22
no.8
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pp.720-728
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2012
It is important for identification of noise and vibration problem of tire to consider influence of interaction between road and tire. A quantification of road noise is a challenging issue in vehicle NVH due to extremely complicated transfer paths of road noise as well as the difficulty in an experimental identification of input force from tire-road interaction. A noise caused by tire is divided into road noise(structure-borne noise) and pattern noise(air-borne noise). Pattern noise is caused by pattern shape of tire, which has larger than 500 Hz, but road noise is generated by the interactions between a tire and a vehicle body. In this paper, we define the quantitative analysis for road noise caused by interactions between tire and road parameters. For the identification of road noise, the chassis dynamometer that is equipped $10mm{\times}10mm $ square cleat in the semi-anechoic chamber is used, and the tire spindle forces are measured by load cell. The vibro-acoustic transfer function between ear position and wheel center was measured by the vibro-acoustic reciprocity method. In this study three tires with different type of mechanical are used for the experiment work.
Yu, Jungwon;Jang, Jaeyel;Yoo, Jaeyeong;Park, June Ho;Kim, Sungshin
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.12
no.4
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pp.1406-1416
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2017
In complex and large-scale industries, properly designed fault detection and identification (FDI) systems considerably improve safety, reliability and availability of target processes. In thermal power plants (TPPs), generating units operate under very dangerous conditions; system failures can cause severe loss of life and property. In this paper, we propose a bagged auto-associative kernel regression (AAKR)-based FDI approach for steam boilers in TPPs. AAKR estimates new query vectors by online local modeling, and is suitable for TPPs operating under various load levels. By combining the bagging method, more stable and reliable estimations can be achieved, since the effects of random fluctuations decrease because of ensemble averaging. To validate performance, the proposed method and comparison methods (i.e., a clustering-based method and principal component analysis) are applied to failure data due to water wall tube leakage gathered from a 250 MW coal-fired TPP. Experimental results show that the proposed method fulfills reasonable false alarm rates and, at the same time, achieves better fault detection performance than the comparison methods. After performing fault detection, contribution analysis is carried out to identify fault variables; this helps operators to confirm the types of faults and efficiently take preventive actions.
Lately, tugboats are widely used to maneuver vessels by pushing or towing them where tugboats use rope. In order to correctly control the motion of tugboat and towed vessel, the dynamics of the towline would be well identified. In real application environment, the towing rope length changes and the towing load is not constant due to the various sizes of towed vessel. And there are many ropes made by many types of materials. It means that it is not easy to obtain rope dynamics, such that it is too difficult to satisfy the given control purpose by designing control system. Thus real time identification or adaptive control system design method may be a solution. However it is necessary to secure sufficient information about rope dynamics to obtain desirable control performance. In this paper, the authors try to have several rope dynamic models by changing the rope length to consider real application conditions. Among them, a representative model is selected and the others are considered as uncertain models which are considered in control system design. The authors design a robust control to cope with strong uncertain and nonlinear property included in the real plant. The designed control system based on robust control framework is evaluated by simulation.
This paper presents a new method of designing digital controller based on closed-loop identification of a pulse width modulation (PWM) converter system. We consider the control system structure which is composed of both current control loop and voltage control loop. The current controller can be designed independently of voltage loop. Whereas voltage controller can not do easily due to the PWM switching component which is nonlinear in nature. Furthermore, the control objective of inner loop is to track the sine wave of 60 Hz, but the outer loop shall maintain the constant DC voltage irrespective to load change. To systematically design outer loop controller, we propose a method finding linear approximate model of the nonlinear inner loop part including current controller by closed loop identification. Based on the identified model, we show that a simple digital voltage controller can be directly designed and it has good performance.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.9
no.5
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pp.9-13
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2009
Modal parameters including resonant frequencies and mode shapes are heavily utililized in most damage identification throries for structural health monitoring. However, extracting modal parameters from dynamic responses needs postprocessing which inevitably involves errors in curve-fitting resonants as well as transforming the domain of responses. In this paper, the applicability of a damage identification method based on free vibration responses to the in-sevice responses is experimentally verified. The experiment is performed via applying periodic and nonperiodic moving loads to a simply supported beam and displacement responses are measured. The moving load is simulated using steel balls and a downhill device. The damage identification results show that the in-service response may be applicable to identifying damage in the beam.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.24
no.1
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pp.94-103
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2000
This paper describes the model identification and the discrete-time sliding mode control of electro-hydraulic servo systems which are composed of servo valves, double-rod cylinder and load mass. The controlled plant is identified as a 3th-order discrete-time ARMAX model obtained from the prediction error algorithm, where a nominal model and modeling errors are zuantitatively constructed. The discrete sliding mode controller for 3th-order ARMAX model is designed in discrete-time domain, where all states are observed from Kalman filter. The discrete sliding mode controller has better tracking performance than that obtained from continuous-time sliding mode controller, in experiment.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.14
no.12
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pp.174-181
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1997
A proposed hybrid self-tuning control scheme for single rod hydraulic cylinder which has varying loads is presented here. An adaptive controller is developed for the system that use feedforward and P feedback control for simultaneous parameter identification and tracking control. Through experimental results, the performance comparison of the hybrid self-tuning controller with a constant gain P contro- ller clearly shows its superior ability in handling load changes in quiescent states.
Proceedings of the Korean Society of Tribologists and Lubrication Engineers Conference
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1997.04a
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pp.25-32
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1997
The neural network was applied to identify wear debris generated from the lubricated machine moving surface. The wear test was carried out under different experimental conditions. In order to describe characteristics of debris of various shapes and sizes. The four parameter(50% volumetric diameter, aspect, roundness and reflec- tivity) of wear debris are used as inputs to the network and learned the friction condition of five values (material 3, applied load 1, sliding distance 1). It is shown that identification results depend on the ranges of these shape parameter learned. The three kinds of the wear debris had a different pattern characteristic and recognized the friction condition and materials very well by neural network.
This paper describes a speed sensorless algorithm for vector control system with compensated stator resistance and rotor time constant of induction motor using a model reference adaptive system(MRAS). The system are composed of two MRAC, one is a rotor speed estimation and a stator resistor identification by back-EMF observer, other is used to identify rotor time constant by magnetizing current observer, so that the estimation can be cover a very low speed range with a robust control. The suggest control strategy and estimation method have been validated by simulation study. In the simulation using Matlab/Simulik, the proposed speed sensorless vector control system are shown to operate very well in spite of variable rotor time constant and load fluctuation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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