This paper describes a 7.5T magnetic flux density superconducting wiggler that minimize net angular deflection and displacement of an electron rotating along the orbit at storage ring in Pohang Light Source. It consist of dipole superconducting magnet,high uniformity flux distribution due to current source supply,cryostat,vacuum chamber,measurement system. In this paper magnet design procedure, manufacturing, experimental results are contained.
In this study, a neural network based diagnostic system of a rotating spindle system supported by ball bearings was introduced. In order to create actual failure situations, two exemplary abnormal status were made. Out of several possible data source locations, ten measurement spots were chosen. In order to discriminate multiple abnormal status, a neural network system was introduced using back propagation algorithm updating connecting weight between each nodes. In order to find the optimal structure of the neural network system reducing the information sources, magnitude of the weight of the network was referred. Hinton diagram was used to visually inspect the least sensitive weight connecting between input and hidden layers. Number of input node was reduced from 10 to 7 and prediction rate was increased to 100%.
To get instantaneous reference data in a single power system with vector space phasors, the instantaneous load current is adopted as a phase and another new signal, which is delayed through filtering by the phase-delay property of a low-pass filter, is used as the secondary phase. Because the two-phases have a different phase, the instantaneous value of the harmonic current can be obtained without a time-delay in calculation. The reference voltage is created by multiplying the coefficient k by the compensation current using the rotating reference frame synchronized with the source-frequency. To verify the validity of the proposed control method, experiments are carried out on a prototype of the single-phase hybrid active power filter system.
We use three-dimensional hydrodynamic simulations to investigate the characteristics of turbulence driven in rotating, vertically-stratified disk. Our models are isothermal, and local in the in-plane direction while global in the vertical direction. We allow localized regions with density larger than the threshold value to explode and inject kinetic energy to the surrounding medium in the real space rather than Fourier space, mimicking supernova explosions thought to be the dominant turbulence source. This work extends our previous study where we studied turbulence in a non-rotating, uniform environment. We find that the galaxy rotation does not make a significant difference in the turbulence level at saturation, since the associated shear velocity is much smaller than the explosion velocity. We analyze the properties of turbulence in our models and compare them with those from the uniform-density models. We also discuss the astrophysical implication of our findings.
This paper presents the control algorithm of single-phase hybrid active power filter for the compensation of harmonic current components in nonlinear R-L load with passive active Power filters. To construct two phase system, an imaginary second phase was made. In this proposed method, the new signal which is the delayed through the filtering by the phase-delay property of low-pass filter is used as the secondary phase. Because two-phases have the different phase, the instantaneous calculation of harmonic current is possible. In this paper, a reference voltage is created by multiplying the coefficient k by the compensation current using the rotating reference frame synchronized with the source-frequency, not applying to instantaneous reactive power theory which has been used with the existing fixed reference frames In order to verify the validities of the proposed control methods, experiments are carried out with the prototypes of single-phase hybrid active power filter.
We studied the partial discharge detecting by sensing electromagnetic wave emitted from the partial discharge source in the HV Rotating Machine with the new prototype patch antenna sensor. In this study, we design new type of patch antenna based on microstrip technology and make many experiments of elaine testing compare with the existing HFCT and EM probe on stator winding of HV generator in the laboratory. This paper will mention comparison of experimental results based on the three kinds of sensors.
In this study a neural network based expert system designed to diagnose operating status of a rotating spindle system supported by ball bearings was introduced. In order to facilitate practical failure situations, five exemplary abnormal status was fabricated. Out of several possible data source locations, seven most effective spots were chosen and proven to be the most successful in predicting single and multiple abnormalities. Increased signal strength was measured around where abnormality was embedded. Signal mea-surement locations producing high prediction rate were also classified. Even though multiple abnormalities were hard to be decoupled into their individual causes, proposed diagnostic system was somewhat effective in predicting such cases under certain combination of sensor locations. Among several abnormal operating conditions, highest prediction rate can be expected when signal is spoiled by the failure or damage in outer race. Proposed diagnostic system was again proven to be the most effective system in analyzing and ranking the importance of data sources.
For on-line partial discharge (PD) monitoring of rotating machines, a novel sensor is proposed, which can be installed on the power lead inside the terminal box of the machine. The sensor has been designed to have high capacitance, and minimal reflection of measured pulses. As a sensitivity of the sensor, transfer impedance $Z_t$ has been measured and compared to conventional coupler-type sensors. A simple method is presented for measuring $Z_t$ of coupler sensors, using a vector network analyzer and a practical lead-cable of rotating machine. Through this method, it became possible to measure the $Z_t$ of coupler sensors including the installation environment of them. The $Z_t$ of the proposed sensor is higher than that of same sized other conventional couplers at frequencies between 30 and 92 MHz. Another sensitivity test has been performed using a PD calibrator as a test pulse source. The proposed sensor has higher measured peak voltage than the conventional coupler type sensors when the same charges were input.
This paper presents an analytical method to Investigate the stability of a hydrodynamic journal bearing with rotating herringbone grooves. The dynamic coefficients of the hydrodynamic Journal bearing are calculated using the FEM and the perturbation method. The linear equations of motion can be represented as a parametrically excited system because the dynamic coefficients have time-varying components due to the rotating grooves, even in the steady state. Their solution can be assumed as a Fourier series expansion so that the equations of motion can be rewritten as simultaneous algebraic equations with respect to the Fourier coefficients. Then, stability can be determined by solving Hill's infinite determinant of these algebraic equations. The validity of this research is proved by the comparison of the stability chart with the time response of the whirl radius obtained from the equations of motion. This research shows that the instability of the hydrodynamic journal bearing with rotating herringbone grooves increases with increasing eccentricity and with decreasing groove number, which play the major roles in increasing the average and variation of stiffness coefficients, respectively. It also shows that a high rotational speed is another source of instability by increasing the stiffness coefficients without changing the damping coefficients.
The vibration signal can give an indication of the condition of rotating machinery, highlighting potential faults such as unbalance, misalignment and bearing defects. The features in the vibration signal provide an important source of information for the faults diagnosis of rotating machinery. When additional training data become available after the initial training is completed, the conventional neural networks (NNs) must be retrained by applying total data including additional training data. This paper proposes the fault diagnostics algorithm using the ART-Kohonen network which does not destroy the initial training and can adapt additional training data that is suitable for the classification of machine condition. The results of the experiments confirm that the proposed algorithm performs better than other NNs as the self-organizing feature maps (SOFM) , learning vector quantization (LYQ) and radial basis function (RBF) NNs with respect to classification quality. The classification success rate for the ART-Kohonen network was 94 o/o and for the SOFM, LYQ and RBF network were 93 %, 93 % and 89 % respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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