A new control scheme is proposed suitable for the three phase PWM converter having abrupt load variation such as a crane. In the converter used in a crane, the peak value of source voltage varies instantaneously due to the abrupt load variations. Such a voltage variation degrades the performance of DC-link control of PWM converter. To overcome this problem, load variations should be detected and compensated properly. We propose a new method for detecting and compensating the load variations without the additional hardware. With the proposed scheme, load variations are detected by estimating the current of DC-link capacitor. The estimated current information is feedbacked to a current controller to improve the performance. Additionally, the variation of source voltage is compensated using feedforward controller. The performance of the proposed scheme has been verified through simulations.
The purpose of this study is to examine wheel load variations on the bridge. It had been reported that wheel load variations involved un-sprung mass, sprung mass and train running speed, but there are no examples that measured in the running speed actuality track. In this experiment, Attach measurement sensor to equal distance on the track and measured wheel loads by using a dynamic shear strain technique.
This thesis proposed a speed control system for induction motors robust to variations in torque and parameters by feedforward compensating the current portion of load torque, adding a load torque observer to the conventional PI controller in the indirect vector controlled induction motor system. In conclusion, this thesis demonstrate the improved transient characteristic to variations in reference speed and load torque, compared to the conventional PI control method, by means of the feedworward control of the estimated load torque.
International Journal of Fluid Machinery and Systems
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v.9
no.2
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pp.182-193
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2016
Introduction of intermittent electricity production systems like wind and solar power to electricity market together with the deregulation of electricity markets resulted in numerous start/stops, load variations and off-design operation of water turbines. Hydraulic turbines suffer from the varying loads exerted on their stationary and rotating parts during load variations since they are not designed for such operating conditions. Investigations on part load operation of single regulated turbines, i.e., Francis and propeller, proved the formation of a rotating vortex rope (RVR) in the draft tube. The RVR induces pressure pulsations in the axial and rotating directions called plunging and rotating modes, respectively. This results in oscillating forces with two different frequencies on the runner blades, bearings and other rotating parts of the turbine. This study investigates the effect of transient operations on the pressure fluctuations exerted on the runner and mechanism of the RVR formation/mitigation. Draft tube and runner blades of the Porjus U9 model, a Kaplan turbine, were equipped with pressure sensors for this purpose. The model was run in off-cam mode during different load variations. The results showed that the transients between the best efficiency point and the high load occurs in a smooth way. However, during transitions to the part load a RVR forms in the draft tube which induces high level of fluctuations with two frequencies on the runner; plunging and rotating mode. Formation of the RVR during the load rejections coincides with sudden pressure change on the runner while its mitigation occurs in a smooth way.
This paper presents a speed controller based on an adaptive fuzzy algorithm for high performance permanent magnet synchronous motor (PMSM) drives under parameter and load variations. In many speed tracking control systems PI controller has been used due to its simple structure and easy of design. PI controller, however, suffers from the electrical machine parameter variations and disturbances. In order to improve the tracking control performance under load variations, the PI controller parameters are modified during operation by adaptive fuzzy method. This method based on optimal fuzzy logic system has simple structure and computational simplicity. It needs only sample data which is obtained by optimal controller off-line. As the sample data implemented in the adaptive fuzzy system can be modified or extended, a flexible control system can be obtained. Simulation results show the usefulness of the proposed controller.
Load variations reduce the lifespan of polymer electrolyte fuel cells (PEFCs). To analyze the impact of load variations on durability of PEFCs, two stacks were built and operated continuously for 400 hours, one under load variations and the other under constant current condition with the same energy output. Using the example model provided by Mathworks, we obtained load variation data for the experiments. The performance curves were measured every 100 hours and analyzed by current interruption method and electrochemical impedance spectroscopy. The degradation comparison shows a much larger decrease in performance under the load variation. The activation resistance, electrical resistance, and mass transfer resistance are all found to increase more.
Permanent magnet synchronous motor (PMSM) is receiving increased attention for servo drive applications in recent years because of its high torque to inertia ratio, superior power density and high efficiency. Vector-controlled PMSM has the same operating characteristics as separately excited dc motor. The drive system of servo motor is requested to have an accurate response for the speed reference and a quick recovery for the disturbance such as load torque. However the dynamics of PMSM drive change greately by parameter variations. Morever, when the unkown and inaccessible disturbances are imposed on PMSM, the drive system is given a significant effect by them. As a result, the drive system with both a fast drive performance and a reduced sensitivity to parameter variations is requested. In this paper, the robust control system of PMSM with torque feedforward using load torque observer is presented. In the proposed system, load torque is estimated by the reduced order observer, and the robust control system against load torque variation is realized using the torque feedforward. Moreover, the design of speed controller with the torque observer is discussed. Simulation results show that the proposed method is effective for suppression of parameter variations and load disturbance.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2000.11a
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pp.319-326
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2000
It is investigated character of the dynamic behavior at over excavation zone of roadbed using crushed stone instead of lean concrete. It is considered that behavior of roadbed using PENTAGON-3D and Baber's equation. Typical load of sine wave type using impact factor is compared to moving load system to examine relationship in using PENTAGON-3D case. Variations of this paper are material properties of roadbed, train velocity, subgrade bearing capacity. Using variations, safety of roadbed is estimated by dynamic behavior character.
This paper proposes a new full ZVS-range asymmetrical half bridge converter. It uses the variable transient current build-up technique with the load variations. The current build-up is accomplished by using the secondary synchronous switch control. Due to the blocking capacitor in secondary side, the voltage applied to leakage inductor varies with the load variations during current build-up period. Therefore, the unnecessary current build-up of leakage inductor current in heavy load condition is prevented and more current build-up in medium and light load condition is achieved for ZVS operation. That is, the variant current build-up with the load variation is accomplished for the ZVS operation. Furthermore, the DC offset of the transformer magnetizing current is also eliminated and the utilization of magnetic core is maximized.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.20
no.4
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pp.295-302
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2022
This paper contains the development of a smart power device designed to collect load power data from industrial manufacturing machines, predict future variations in load power data, and detect abnormal data in advance by applying a machine learning-based prediction algorithm. The proposed load power data prediction model is implemented using a Long Short-Term Memory (LSTM) algorithm with high accuracy and relatively low complexity. The Flask and REST API are used to provide prediction results to users in a graphical interface. In addition, we present the results of experiments conducted to evaluate the performance of the proposed approach, which show that our model exhibited the highest accuracy compared with Multilayer Perceptron (MLP), Random Forest (RF), and Support Vector Machine (SVM) models. Moreover, we expect our method's accuracy could be improved by further optimizing the hyperparameter values and training the model for a longer period of time using a larger amount of data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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