Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2002.11a
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pp.320.1-320
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2002
In a hard disk drive (HDD) control system, a state-space controller/observer design is popularly adopted fur its advantages such as effective filtering of position and velocity, use of estimation error to handle servo defects, etc. In this report, a systematic method is proposed to accommodate the transport delay in the plant dynamics into the state estimator. (omitted)
The ultracapacitor module has recently been recast for use in hybrid energy storage systems (HESSs). As a result, accurate state-of-charge (SOC) estimation for an ultracapacitor module is as important as that of primary sources in order to be utilized efficiently in an energy storage system (ESS). However, while SOC estimation via the open-circuit voltage (OCV) method is generally used due to its linear characteristics compared with other ESSs, this method results in many errors in cases of highcurrent charging/discharging within a short time period. Accordingly, this paper introduces a dynamic SOC estimation algorithm that is capable of SOC compensation of an ultracapacitor module even when there is a current input and output. A cycle profile that simulates the operating conditions of a mild-HEV was applied to a vehicle simulator to verify the effectiveness of the proposed algorithm.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.61
no.8
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pp.1083-1090
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2012
In this paper, we present the section load estimation program of distribution system for smart distribution management system. The proposed program is composed with three parts. One is the consistency check part for switch measurements which consist a section. The consistency check is divided into the current and angle test. For the current test, we examine the input and output power flow for the switch group. For the angle test, the result of power flow calculation at previous step is used. Another is the voltage estimation part for the measured switches. We use the weighted least square (WLS) method for the voltage estimation. The third is the part of final section load calculation. The database structure for accomplishing the developed estimation program is also proposed. To verify the accuracy of the experimental results, case studies are performed using a actual data of Jeju island. The developed program can be effectively applied to the distribution operation systems.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.43
no.6
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pp.877-884
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1994
In the power system state estimation, the J(x)-index test and normalized residuals ${\gamma}$S1NT have been the presence of bad measurements and identify their location. But, these methods require the complete re-estimation of system states whenever bad data is identified. This paper presents back-propagation neural network medel using autoregressive filter for identification of bad measurements. The performances of neural network method are compared with those of conventional mehtods and simulation results show the geed performance in the bad data identification based on the neural network under sample power system.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2005.11a
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pp.419-422
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2005
In this note, the Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy-model-based state estimator using standard Kalman filter theory is investigated. In that case, the dynamic system model is represented the T-S fuzzy model with the fuzzy state estimation. The steady state solutions can be found for proposed modeling method and dynamic system for maneuvering targets can be approximated as locally linear system. And then, modeled filter is corrected by the fuzzy gain which is a fuzzy system using the relation between the filter residual and its variation. This paper studies the T-S fuzzy model-based state estimator which the dynamic system can be approximated as linear system.
Park, Joung-Ho;Cha, Wang-Cheol;Cho, Uk-Rae;Kim, Jae-Chul
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.28
no.11
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pp.77-83
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2014
The Estimation of State of Charge(SOC) for batteries is an important aspect of a Battery Management System(BMS). A method for estimating the SOC is proposed in order to overcome the individual disadvantages of the current integral and Open Circuit Voltage(OCV) estimation methods by combining them using Extended Kalman filter(EKF). The non-linear characteristics of the Li-Ion RC battery model used in this study is also solved through EKF. The proposed method is simulated in a Matlab environment with a Li-Ion Kokam battery (3.7V, 1,500mAh). Results showed that there is an improvement in the estimation error when using the proposed model compared to the conventional current integral method.
A study on reliability estimation of sequential-ordered multiple failure modes, which are sequentially ordered between failure modes in a considering system, was performed. Especially, an approach to estimate the probabilities of failure modes has been proposed under an assumption that failure modes are mutually exclusive and sequentially ordered by only a critical variable. A feasibility of the proposed approach were studied by a practical example, which is a reliability estimation of passive safety systems for a probabilistic safety assessment(PSA) of a very high temperature reactor(VHTR) that is under development as a future nuclear system with enhanced safety features. It is difficult to define a robust failure state of this nuclear system because of its enhanced radiation release characteristics, so the new approach is a useful concept to estimate not only its safety but also a PSA. A feasibility study applied two failure modes(e.g., small and large release of radioactive materials) with considering the integrated behavior of this nuclear system. It is expected that the multiple release states for a practical estimation can be easily extended to the aforementioned example. It was found out that the proposed approach was a useful technique to cover the unfavorable features of this nuclear system as to performing a VHTR PSA.
Seo, Cheol-Sik;Moon, Jong-Hyun;Park, Jae-Wook;Kim, Geum-Soo;Kim, Dong-Hee
Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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2008.05a
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pp.317-320
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2008
This paper presents the battery management system(BMS) for the optimum conditions of the lead-Acid battery in UPS. The proposed system controls the over and under currents of battery for protecting and it was applied algorithm for optimum conditions to estimate the State Of Charge(SOC) and State Of Health(SOH) in charge or discharge mode. It approved the performance and the algorithm for the estimation of SOH, through the experiments which using the charge and discharge tester and the field tests.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.6
no.1
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pp.52-74
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1989
In general, the state of system can be effected by external noise and observed only through a noisy channel. Therefore we use the estimation technigue for the information of state of the system effected by noise. There are many filters such as kalman-Buchy filter, kalman filter, Extended Kalman filter algorithm, cononlinear, extended Kalman filter algorithm to the estimation of parameters is very useful and has a long history. Also a considerable number of applications of this method has been reported. In this paper, the robot control system is treated in stochastic optimal control because of the robots doing a complicated and accurate task in inapproate environment. We have conclusion that error covariance is converged and the stability of filtering is obtained.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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