Background: Monitoring and control of PM2.5 are being recognized as key to address health issues attributed to PM2.5. Availability of low-cost PM2.5 sensors made it possible to introduce a number of portable PM2.5 monitors based on light scattering to the consumer market at an affordable price. Accuracy of light scatteringe-based PM2.5 monitors significantly depends on the method of calibration. Static calibration curve is used as the most popular calibration method for low-cost PM2.5 sensors particularly because of ease of application. Drawback in this approach is, however, the lack of accuracy. Methods: This study discussed the calibration of a low-cost PM2.5-monitoring device (PMD) to improve the accuracy and reliability for practical use. The proposed method is based on construction of the PM2.5 sensor network using Message Queuing Telemetry Transport (MQTT) protocol and web query of reference measurement data available at government-authorized PM monitoring station (GAMS) in the republic of Korea. Four machine learning (ML) algorithms such as support vector machine, k-nearest neighbors, random forest, and extreme gradient boosting were used as regression models to calibrate the PMD measurements of PM2.5. Performance of each ML algorithm was evaluated using stratified K-fold cross-validation, and a linear regression model was used as a reference. Results: Based on the performance of ML algorithms used, regression of the output of the PMD to PM2.5 concentrations data available from the GAMS through web query was effective. The extreme gradient boosting algorithm showed the best performance with a mean coefficient of determination (R2) of 0.78 and standard error of 5.0 ㎍/㎥, corresponding to 8% increase in R2 and 12% decrease in root mean square error in comparison with the linear regression model. Minimum 100 hours of calibration period was found required to calibrate the PMD to its full capacity. Calibration method proposed poses a limitation on the location of the PMD being in the vicinity of the GAMS. As the number of the PMD participating in the sensor network increases, however, calibrated PMDs can be used as reference devices to nearby PMDs that require calibration, forming a calibration chain through MQTT protocol. Conclusions: Calibration of a low-cost PMD, which is based on construction of PM2.5 sensor network using MQTT protocol and web query of reference measurement data available at a GAMS, significantly improves the accuracy and reliability of a PMD, thereby making practical use of the low-cost PMD possible.
In Case of High speed PM machines with surface-mounted magnet. A rare-earth PM with high remanence flux density is used on the rotor. Therefore, It is very difficult to adhesion and assemble PM on the surface of rotor, because of very repulsive force between magnets. So, for solving this problem, rotor with surface-mounted magnet is wholly magnetized after mounting magnetic-material on the surface. In this paper, In order to Magnetize rotor with surface-mounted PM, magnetizing machine is designed, analyzed and simulated for large PM machines using the 1dimensional analytical method and 2dimensional finite element method. (20-FEM).
Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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v.3
no.1
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pp.40-47
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2014
Sinusoidal back-EMF waveform of vernier Permanent Magnet (PM) machines is analyzed in this paper. An analytical expression of Electromotive Force (EMF) of electric machines including vernier machines is developed to analyze EMF harmonics, and the effect of vernier PM machine pole ratio, the ratio of number of rotor poles to stator poles, on the EMF waveform. Moreover, this paper represents several Finite Element Analysis (FEA) models to verify the analysis based on the proposed expression, and the effect of tooth width ratio, which is the ratio of tooth width to tooth pitch, on back-EMF of vernier PM machines, and optimal tooth width ratio is obtained and verified by FEA. Finally, this paper makes comparisons between EMF waveform of vernier PM machines and that of traditional PM machines from the point of view of analytical EMF expression.
Particulate matter (PM10 and PM2.5 with a diameter less than 10 and 2.5 ㎛, respectively) can be absorbed by the human body and adversely affect human health. Although most of the PM monitoring are based on ground-based observations, they are limited to point-based measurement sites, which leads to uncertainty in PM estimation for regions without observation sites. It is possible to overcome their spatial limitation by using satellite data. In this study, we developed machine learning-based retrieval algorithm for ground-level PM10 and PM2.5 concentrations using aerosol parameters from Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) satellite and various meteorological parameters from a numerical weather prediction model during January to December of 2019. Gradient Boosted Regression Trees (GBRT) and Light Gradient Boosting Machine (LightGBM) were used to estimate PM concentrations. The model performances were examined for two types of feature sets-all input parameters (Feature set 1) and a subset of input parameters without meteorological and land-cover parameters (Feature set 2). Both models showed higher accuracy (about 10 % higher in R2) by using the Feature set 1 than the Feature set 2. The GBRT model using Feature set 1 was chosen as the final model for further analysis(PM10: R2 = 0.82, nRMSE = 34.9 %, PM2.5: R2 = 0.75, nRMSE = 35.6 %). The spatial distribution of the seasonal and annual-averaged PM concentrations was similar with in-situ observations, except for the northeastern part of China with bright surface reflectance. Their spatial distribution and seasonal changes were well matched with in-situ measurements.
In recent years, flux switching machines (FSMs) have been an attractive research topic owing to their tremendous advantages of robust rotor structure, high torque, and high power capability suitable for intensive applications. However, most of the investigations are focusing on the inner-rotor structure, which is incongruous for direct drive applications. In this study, high torque and power densities of a new 12S-14P outer-rotor permanent magnet (PM) FSM with a DC excitation coil was investigated based on two-dimensional finite element analysis for in-wheel direct drive electric vehicle (EV). Based on some design restrictions and specifications, design refinements were conducted on the original design machine by using the deterministic optimization approach. With only 1.0 kg PM, the final design machine achieved the maximum torque and power densities of 12.4 Nm/kg and 5.93 kW/kg, respectively, slightly better than the inner-rotor HEFSM and interior PM synchronous machine design for EV.
Light-scattering fine particulate matter monitors can measure particulate matter (PM) concentrations in every second and can be designed in a portable size. They can measure the concentrations of various PM sizes (PM1.0, PM2.5, PM4.0 and PM10) with a single sensor. They measure the number and size of particulate matters and convert them to weight per volume (concentration). These devices show a large error for asian dust. This paper proposes a scheme that compensates the PM2.5 concenstration error for asian dust by multiple linear regression machine learning in light-scattering PM monitors. This scheme can be effective with only two or three types of PM sizes. The experimental results compare a beta-ray PM monitor of national institute of environmental research and a light-scattering PM monitor during a month. The correlation coefficient (R2) of theses two devices was 0.927 without asian dust, but it was 0.763 due to asian dust during the entire experimental period and improved to 0.944 by the proposed machine learning.
This paper presents a novel concept of phase swapping to associate multiple flux weakening ranges to a non-salient PM machine without altering any hardware of the machine. The proposed concept enables a dual three-phase machine to be operated with different displacement angles between the two three-phase windings. Hence, different flux weakening ranges using winding switching can be accomplished by applying this concept. It was also demonstrated that the proposed concept can be utilized for the discrete step as well as continuous operation of the machines. Any application requiring a wide speed range operation of up to thirteen times the base speed can benefit from this proposed concept. Analytical, simulation, and experimental results are provided to validate the effectiveness of the proposed concept.
This paper discusses the thermal effect of the number of permanent-magnet (PM) layers in an outer rotor machine. Depending on the number of axial-layer of PM, the operating temperature is compared analytically and experimentally. The electromagnetic analysis is performed using 3-dimensional time varying finite element method to get the heat sources depending on axial-layered PM models. Then thermal analysis is conducted using the lumped-parameter-thermal-network method for each case. Two outer rotor machines, which have the different number of axial-layer of PM, are manufactured and tested to validate the analysis results.
Inductance can be defined as several kinds of slops on the B-H curve, and at is classified into apparent, effective, incremental inductances, etc. In many research cases, its calculation and measurement are partially dealt. However it is hard to find the clear explanation of the inductance in the voltage equation of PM machines, and even its relationship with those classified inductances in the view point of design and characteristics analysis. Moreover some previous definition of inductance can not be used for the inductance of coils in PM machines. Therefore, in this paper the inductance is redefined for voltage equation of PM machines, and the methods of calculation by using finite element analysis method and measurement are explained.
A prototype of a dual-stator axial-flux PM vernier machine with rated 5.5kW output power at 300rpm speed is constructed and tested to verify its competitive performance and the reliability of the proposed design approach and the FEM simulation results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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