Operator training simulator, within a training environment designed to understand the principles and behavior of the railway system with respect to operator's entries and predefined scenario, can provide a very strong benefit in facilitating operators' handling undesired operations. This simulator consists of computer system and applications, and the purpose of applications is to generate the power and voltage and analyze the AC substation and DC railway, respectively. This paper describes a novel approach to the new techniques for AC/DC hybrid simulation for the operator training simulator in the railway system. We first propose the structure the database of railway system. Then, topology processing and power flow using a linked-list method based on the proposed database, full or decoupled newton-rapshon methods are presented. Finally, the interface between the analysis for AC substation using a newton-rapshon method and the analysis for DC railway system using a time-interval power flow method is described. We have verified and tested the developed algorithm through the extensive testing for the proposed test system. To demonstrate the validity of the developed algorithm, comparative simulations between the proposed algorithm and PSS/E for the test system were conducted.
Adaptive feedforward control(AFC) is largely aimed for improving control performance of dynamic systems particularly involving periodic disturbance signals in engineering fields. This paper presents a novel hybrid AFC approach for specific systems with multiple disturbances in control input and state variables. The proposed AFC mechanism is hierarchically composed of the conventional AFC and a PID typed auxiliary control law in parallel. The former is generic to decrease periodic disturbance in control actuators and the latter is additionally constructed to overcome control deterioration due to time-varying uncertainty of given systems. We carry out numerical simulation to test reliability of the hybrid AFC system and compare its control performance with a well-known conventional AFC method in terms of time and frequency domains for proving of its superiority.
Due to the rise in energy consumption and natural resource prices, the demand to improve energy efficiency in the construction machine has been highlighted. Even though many researchers have contributed to the development of the technology, CO2 gas emissions of heavy machinery remains high. One of the most significant problems of the novel excavator with internal combustion engines is the emission of harmful gas. To reduce emissions in the construction machine, it is necessary to replace the internal combustion engines with the alternative one. To overcome those problems, this paper focuses on the adoption of PEMFC hybrid engine for the excavator system. An internal combustion engine is replaced by new structures with fuel cell, battery and ultra capacitor. The proposed system has been designed and modeled using Simcenter Amesim software and compared with the conventional one through simulation results.
The mmWave cell-free massive MIMO (CFmMIMO), combining the advantages of wide bandwidth in the mmWave frequency band and the high- and uniform-spectral efficiency of CFmMIMO, has recently emerged as one of the enabling technologies for 6G. In this paper, we propose a novel framework for energy-efficient mmWave CFmMIMO systems that uses low-resolution digital-analog converters (DACs) and phase shifters (PSs) to introduce lowcomplexity hybrid precoding. Additionally, we propose a heuristic pilot allocation scheme that makes the best effort to slash some interference from copilot users. The simulation results show that the proposed hybrid precoding and pilot allocation scheme outperforms the existing schemes. Furthermore, we reveal the relationship between the energy and spectral efficiencies for the proposed mmWave CFmMIMO system by modeling the whole network power consumption and observe that the introduction of low-resolution DACs and PSs is effective in increasing the energy efficiency by compromising the spectral efficiency and the network power consumption.
The automatic recognition of transport containers using image processing is very hard because of the irregular size and position of identifiers, diverse colors of background and identifiers, and the impaired shapes of identifiers caused by container damages and the bent surface of container, etc. In this paper we propose and evaluate a novel recognition algorithm for container identifiers that effectively overcomes these difficulties and recognizes identifiers from container images captured in various environments. The proposed algorithm, first, extracts the area containing only the identifiers from container images by using CANNY masking and bi-directional histogram method. The extracted identifier area is binarized by the fuzzy binarization method newly proposed in this paper. Then a contour tracking method is applied to the binarized area in order to extract the container identifiers which are the target for recognition. In this paper we also propose and apply a novel ART2-based hybrid network for recognition of container identifiers. The results of experiment for performance evaluation on the real container images showed that the proposed algorithm performs better for extraction and recognition of container identifiers compared to conventional algorithms.
The performance of a photovoltaic array is affected by temperature, solar insolation, partial shading effect, and array configuration. Maximum power point tracking(MPPT) techniques are employed in photovoltaic systems to make full utilization of the PV array output power which depends on solar irradiation and ambient temperature. As much as MPPT is important in photovoltaic systems, many MPPT techniques have been developed. In this paper, several major existing MPPT methods are comparatively analyzed and novel hybrid MPPT algorithm is proposed. The proposed hybrid MPPT algorithm is developed in combination with traditional MPPT methods to complement each other for improving performance and mitigating partial shading effects. The proposed algorithm is implemented and validated using MATLAB/Simulink simulation tool.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제17권2호
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pp.57-68
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2016
In this study, we present the modern hybrid system based power generation for electric vehicle applications. We describe the hybrid structure of modified current source based DC - DC converters used to extract the maximum power from Photovoltaic (PV) and Fuel Cell system. Due to reduced dc-link capacitor requirement and higher reliability, the current source inverters (CSI) better compared to the voltage source based inverter. The novel control strategy includes Distributed Maximum Power Point Tracking (DMPPT) for photovoltaic (PV) and fuel cell power generation system. The proposed DC - DC converters have been analyzed in both buck and boost mode of operation under duty cycle 0.5>d, 0.5<d<1 and 0.5<d for capable electric vehicle applications. The proposed topology benefits include one common DC-AC inverter that interposes the generated power to supply the charge for the sharing of load in a system of hybrid supply with photovoltaic panels and fuel cell PEM. An improved control of Direct Torque and Flux Control (DTFC) based induction motor fed by current source converters for electric vehicle.In order to achieve better performance in terms of speed, power and miles per gallon for the expert, to accepting high regenerative braking current as well as persistent high dynamics driving performance is required. A simulation model for the hybrid power generation system based electric vehicle has been developed by using MATLAB/Simulink. The Direct Torque and Flux Control (DTFC) is planned using Xilinx ISE software tool in addition to a Modelsim 6.3 software tool that is used for simulation purposes. The FPGA based pulse generation is used to control the induction motor for electric vehicle applications. FPGA has been implemented, in order to verify the minimal error between the simulation results of MATLAB/Simulink and experimental results.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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제3권3호
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pp.342-347
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1998
An OptiNeural system is developed for optical pattern classification. It is a novel hybrid system which consists of an optical processor and a multilayer neural network. It takes advantages of two dimensional processing capability of an optical processor and nonlinear mapping capability of a neural network. The optical processor with a binary phase only filter is used as a preprocessor for feature extraction and the neural network is used as a decision system through mapping. OptiNeural system is trained for optical pattern classification by use of a simulated annealing algorithm. Its classification performance for grey tone texture patterns is excellent, while a conventional optical system shows poor classification performance.
A novel state of health estimation method for hybrid electric vehicle lithium battery using sliding mode observer has been presented. A simple R-C circuit method has been used for the lithium battery modeling for the reduced calculation time and system resources due to the simple matrix operations. The modeling errors of simple model are compensated by the sliding mode observer. The design methodology for state of health estimation using dual sliding mode observer has been presented in step by step. The structure of the proposed system is simple and easy to implement, but it shows robust control property against modeling errors and temperature variations. The convergence of proposed observer system has been proved by the Lyapunov inequality equation and the performance of system has been verified by the sequence of urban dynamometer driving schedule test. The test results show the proposed observer system has superior tracking performance with reduced calculation time under the real driving environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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