This paper describes the development of a three-phase line-interactive DVR with a new sag detection algorithm. The developed detection algorithm has a hybrid structure composed of an instantaneous detector and RMS-variation detectors. The source voltage passes through the sliding-window DFT and RMS calculator, and the instantaneous sag detector. If an instantaneous sag is detected, the RMS variation detector-1 is selected to calculate the RMS variation. The RMS variation detector-2 is selected when the instantaneous sag occurs under the operation of the RMS variation detector-1. The feasibility of the proposed algorithm is verified through computer simulations and experimental work with a prototype of a line-interactive DVR with a 3kVA rating. The line-interactive DVR with the proposed algorithm can compensate for an input voltage sag or an interruption within a 2ms delay. The developed DVR can effectively compensate for a voltage sag or interruption in sensitive loads, such as computers, communications equipment, and automation equipment.
본 논문에서는 우리나라의 지형과 환경을 고려하여 전파환경을 분류하고, 1.95GHz에서 전파-전파특성을 연구하기 위해 PN 코드 상관 검파법을 이용한 다중지연파 측정 시스템을 구축하였다. 정확하고 기본적인 전파-전파 특성 측정을 위하여 우리나라의 특징적인 구조물인 시화공단을 선정하였다. 측정환경은 LOS와 N-LOS로 구분하여 전송거리에 따른 수신전력과 RMS 지연확산의 변화를 측정하였다. 측정결과 LOS의 수신전력은 -1.6dBm에서 -28.BdBm, RMS 지연확산은 0.023 ㎲∼0.22㎲이며 N-LOS의 수신전력은 -164Bm에서 -36.SdBm, RMS 지연확산은 0.068㎲∼0.37㎲가 측정되었다.
본 논문에서는 디지털 오디오 앰프에서 청감향상을 위해 사용되고 있는 멀티밴드 DRC 구조의 문제점을 해결하고자 하이브리드 DRC 구조를 제안하였다. 제안한 하이브리드 DRC 구조는 전단에 멀티밴드 DRC를 후단에 단일 밴드 DRC를 직렬로 연결하는 형태이다. 전단의 멀티밴드 DRC에서는 신호크기를 RMS값을 기반으로 검출하는 구조를 적용하고, 후단의 DRC에서는 최대값을 기반으로 신호크기를 검출하는 구조를 적용하여 우수한 청감을 유지하면서도 클리핑이 최대한 억제되도록 하였다. MATLAB을 이용한 모의실험을 통해 알고리즘 동작을 확인하였고, FPGA 보드를 이용하여 제안한 DRC 구조를 하드웨어로 구현하였으며, 청취 실험결과 제안된 구조가 기존의 최대값 또는 RMS값으로 구성되는 기존 DRC 구조와 비교하여 청감이 향상됨을 확인하였다.
Automatic monitoring of the cutting conditions is one of the most improtant technologies in machining. In this study, the feasibility in applying acoustic emission(AE) signals for the in-process detection of endmill wear and fracture has been investigated by performing experimental test on the NC vertical milling machine with SM45C for specimen. As the results of detecting and analyzing AE signals on various cutting conditions, the followings have confirmed. (1) The RMS value of acoustic emission is related sensitively to the cutting velocity, but is not affected largely by feed rate. (2) The burst type AE signals of high level have been observed when removing chips distorderly and discontinuously. (3) When the RMS value grows up rapidly due to the increase of wear the endmill are generally broken or fractured, but when the endmills fracture at the conditions of smooth chip-flow or built-up-edge(BUE) occurred frequently, the rapid change of the RMS arenot found. And it is expected that this technigue will be quite useful for in-process sensing of tool wear and fracture.
총유기탄소(TOC)는 해양의 탄소순환 연구분야에서 직접적인 생물학적 지표로 이용되는 중요한 인자다. 가용한 TOC 자료가 상대적으로 화학적산소요구량(COD) 자료 보다 부족하기 때문에 COD 자료를 활용하여 TOC 자료를 추정할 수 있다. COD를 TOC 로의 변환 시 TOC 추정에 직접적으로 영향을 미치는 COD 관측자료에 포함된 이상자료의 탐지와 적절한 처리는 합리적이고 객관적으로 수행되어야 한다. 본 연구에서는 국내 연안해역에서 관측된 염분, COD 및 TOC 자료에 대한 최적회귀모형을 제시하였다. 최적회귀모형은 이상자료와 영향자료를 여러 가지 탐색방법으로 진단하여 제거 전 후의 자료 개수 변화, 변동계수 및 RMS 오차를 비교 및 분석하여 선택하였다. 연구수행 결과, Cook의 진단방법과 SIQR의 boxplot 방법을 조합한 방법이 가장 적절한 것으로 파악되었다. 최적 회귀 함수는 TOC(mg/L) = $0.44{\cdot}COD(mg/L)+1.53$ 이고, 결정계수는 0.47 정도로 나타났으며, RMS 오차는 0.85 mg/L이다. RMS 오차와 지레계수(leverage values)의 변동계수는 이상자료 제거 전에 비하여 각각 31%, 80%로 크게 감소되었다. 본 연구에서 제시된 방법을 통해 COD와 TOC 관측자료에 포함된 이상자료와 영향자료의 과도한 영향을 진단 및 제거하였기 때문에 보다 적절한 회귀곡선식을 제시할 수 있었다.
This study was investigated the feasibility of AE application on in-process detection of tool fracture and chipping. Carbon steel SM45C workpiece with longitudinal slots was turned interruptedly on a lathe. AE RMS signal at tool fracture was observed and also the tangential force and the feed observed at the time of tool fracture, the levels of tangential force and the feed force at the time of fracture decrease considerably. In chipping, high level AE signal was observed but there were no changes of cutting force. Peak AE RMS squared is proportional to the area of tool fracture and resultant force. Fracture model of tool fracture is proposed as $V_{p}$ = $C_{1}$$E_{1}$F(.DELTA. A)$_{0.5}$ and peak AE RMS shows strong correlation with the fracture parameter F(.DELTA.A)$^{0.5}$.
ThisPaper investigates the feasibility of using acoustic emission signal analysis for the detection of built-up edge during machining. Experiments were conducted on a CNC-lathe using conventional carbide insert tools under various cutting conditions. The cutting forces were also measured for comparisons. Experimental evidence is presented which indicates that the presence of a built-up edge can significantly affect the generation of acoustic emission in metal cutting. It is shown that under conditions in which a built-up edge is generated, the variation of $AE_{rms}$ signal with cutting speed can be quite different from the generally accepted linear, monotonic increase as previously reported. The feasibility of utilizing $AE_{rms}$ in built-up edge sensing is suggested.
This paper proposed a new approach for endpoint detection of isolated speech, which proves to significantly improve the endpoint detection performance. The proposed algorithm relies on the root mean square energy (rms energy), zero crossing rate and spectral characteristics of the speech signal where the Euclidean distance measure is adopted using cepstral coefficients to accurately detect the endpoint of isolated speech. The algorithm offers better performance than traditional energy-based algorithm. The vocabulary for the experiment includes English digit from one to nine. These experimental results were conducted by 360 utterances from a male speaker. Experimental results show that the accuracy of the algorithm is quite acceptable. Moreover, the computation overload of this algorithm is low since the cepstral coefficients parameters will be used in feature extraction later of speech recognition procedure.
A novel and simple algorithm for accurate calculation of RMS voltage is proposed in a digitally controlled grid-tie inverter system. Given that the actual frequency of grid voltage is continuously changing, the constant sampling frequency cannot be a multiple number of the fundamental frequency. Therefore, the RMS of grid voltage contains periodic oscillations due to the differences in the phase angle of sampled data during calculation. The proposed algorithm precisely calculates and updates the initial phase angle of the first sampled voltage in a half-cycle period using phase-locked loop, which is commonly utilized for phase angle detection in grid-tie inverter systems. The accuracy and dynamic performance of the proposed algorithm are compared with those of other algorithms through various simulations and experiments.
Recently, the necessity of the detection of abnormal machining process is being emphasized in order to improve the machining accuracy and reduce the cost in unmanned operating system. The vibration by chatter generated in cutting processes within machine tools is a relative motion between tools and workpieces. So, if the chatter occurs, the surface roughness and accuracy of workpieces will be deteriorate and it leads to the rapid wear of tools. The author intended to use the I /sab/RMS (current of root mean square) of current sigals and the movimg C.V. (coefficient of variation) of each phase for the detection method of chatter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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