In most boundary estimation algorithms estimation in EIT (Electrical Impedance Tomography), anomaly boundaries can be expressed with Fourier series and the unknown coefficients are estimated with proper inverse algorithms. Furthermore, the number of anomalies is assumed to be available a priori. The prior knowledge on the number of anomalies may be unavailable in some cases, and we need to determine the number of anomalies with other methods. This paper presents an algorithm for the boundary estimation in EIT (Electrical Impedance Tomography) using the prior information from the conventional Newton-Raphson method. Although Newton-Raphson method generates so poor spatial resolution that the anomaly boundaries are hardly reconstructed, even after a few iterations it can give general feature of the object to be imaged such as the number of anomalies, their sizes and locations, as long as the anomalies are big enough. Some numerical experiments indicate that the Newton-Raphson method can be used as a good predictor of the unknown boundaries and the proposed boundary discrimination algorithm has a good performance.
In the variable-speed wind energy system, to achieve maximum power point tracking (MPPT), the wind turbine should run close to its optimal angular speed according to the wind speed. Non-linear control methods that consider the dynamic behavior of wind speed are generally used to provide maximum power and improved efficiency. In this perspective, the mechanical power is estimated using Kalman filter. And then, from the estimated mechanical power, the wind speed is estimated with Newton-Raphson method to achieve maximum power without anemometer. However, the blade shape and air density get changed with time and the generator efficiency is also degraded. This results in incorrect estimation of wind speed and MPPT. It causes not only the power loss but also incorrect wind resource assessment of site. In this paper, the adaptive maximum power point tracking control algorithm for wind turbine system based on the estimation of wind speed is proposed. The proposed method applies correction factor to wind turbine system to have accurate wind speed estimation for exact MPPT. The proposed method is validated with numerical simulations and the results show an improved performance.
On-line conversion estimation of enzymatic esterification reactions in solvent-free media was investigated. In principle, conversion to ester can be determined from the amount of water produced by the reaction, because water is formed as a by-product in a stoichiometric manner. In this study, we estimated the water production rate only from some measurements of relative humidity and water balances without using any analytical methods. In order to test the performance of the on-line conversion estimation, the lipase-catalyzed esterification of n-capric acid and n-decal alcohol in solvent-free media was performed whilst controlling water activity at various values. The reaction conversions estimated on-line were similar to those determined by offline gas chromatographic analysis. However, when the water activity was controlled at higher values, discrepancies between the estimated conversion values and the measured values became significant. The deviation was found to be due to the inaccurate measurement of the water content in the reaction medium during the initial stages of the reaction. Using a digital filter, we were able to improve the accuracy of the on-line conversion estimation method considerably. Despite the simplicity of this method, the on-line estimated conversions were in good agreement with the off-line measured values.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.6
no.3
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pp.87-94
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2007
In this paper, the performance of the speech recognition and speaker adaptation methods are studied. The speech recognition using energy state and VQ(Vector Quantization) is suggested and the speaker adaptation methods(Maximum a posteriori probability estimation, linear specrum estimation) are considered. The experimental results show that recognition ration using energy state is 2-3 % better than that of general VQ.
For a proper valuation of wind power project, it is necessary to consider volatilities of key parameters such as annual energy production, electricity sales price, and long term interest rate. Real option methodology allows to calculate option values of these parameters. Volatilities to be considered in wind project valuation are 1) annual energy production (AEP) estimation due to meteorological variation and estimation errors in wind speed distribution, 2) changes in system marginal price (SMP), and 3) interest rate fluctuation of project financing which provides refinancing option to be exercised during a loan tenor for commercial scale projects. Real option valuation turns out to be more than half of the sales value based on a case study for a FIT scheme wind project that was sold to a financial investor.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.7
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pp.3050-3065
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2016
Neural networks (NNs) are extensively used in applications requiring signal classification and regression analysis. In this paper, a NN based threshold selection algorithm for 60 GHz millimeter wave (MMW) time of arrival (TOA) estimation using an energy detector (ED) is proposed which is based on the skewness, kurtosis, and curl of the received energy block values. The best normalized threshold for a given signal-to-noise ratio (SNR) is determined, and the influence of the integration period and channel on the performance is investigated. Results are presented which show that the proposed NN based algorithm provides superior precision and better robustness than other ED based algorithms over a wide range of SNR values. Further, it is independent of the integration period and channel model.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.60
no.7
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pp.1331-1338
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2011
This paper proposes a method for frequency control of islanded microgrid with battery energy storage system. For frequency control of islanded microgrid, battery energy storage system uses a phase locked loop algorithm with positive sequence components for a fast frequency estimation. Microgrid is a power system with small inertia because it has small capacity generators and inverter systems for renewable energy. So, Islanded microgrid's frequency varies fast and large as small generation and load changes. To reduce frequency variation of islanded microgrid, it needs a device with fast frequency response. For fast frequency response, a fast frequency tracking is important. To show the validation of proposed fast frequency tracking algorithm, battery energy storage system with proposed algorithm is tested in microgrid pilot plant.
Measuring energy burn during intensive combat sport has been a challenging concerns for a long time. In the present article, the energy consumption during combat sports is measured by use of wearable GoBe2 equipped with nanotechnology measuring devices. In this regard, 12 professional combat athletes were asked to wear GoBe2 devices during different sessions of intensive combat exercises. The curves provided by GoBe2 nano-sensor devices are further collected and analyzed for different combat durations. On the other hand, energy consumption in these athlete is calculated using other validated methods to evaluate reliability of GoBe2 wearable devices. Based on the results obtained from these experiments a multi-parameter mathematical model is presented for estimation of combat calorie consumptions. The results show that nanotechnology in these type of sensors could help in estimation of calorie consumption during combat. Moreover, the reliability of using wearable GoBe2 sensors are satisfactory except for some specific conditions. The mathematical model provides a satisfactory results based on athlete physical condition and also duration of the combat with about 8% error margin in the results.
In this paper, we are devoted to study a forth order curve flow for a smooth closed curve in centro-affine geometry. Firstly, a new evolutionary equation about this curve flow is proposed. Then the related geometric quantities and some meaningful conclusions are obtained through the equation. Next, we obtain finite order differential inequalities for energy by applying interpolation inequalities, Cauchy-Schwartz inequalities, etc. After using a completely new symbolic expression, the n-order differential inequality for energy is considered. Finally, by the means of energy estimation, we prove that the forth order curve flow has a smooth solution all the time for any closed smooth initial curve.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.13
no.5
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pp.436-442
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2020
ESS(energy storage system) has recently become an important power source in various areas due to increased renewable energy resources. The more ESS is used, the less the effective capacity of the ESS. Therefore, it is important to manage the remaining useful lifetime(RUL). RUL can be checked regularly by inspectors, but it is common to be monitored and estimated by an automated monitoring system. The accurate state estimation is important to ESS operator for economical and efficient operation. RUL estimation model usually requires complex mathematical calculations consisting of cycle aging and calendar aging that are caused by the operation frequency and over time, respectively. A lightweight RUL estimation model is required to be embedded in low-performance processors that are installed on ESS. In this paper, a lightweight ESS RUL estimation model is proposed to operate on low-performance micro-processors. The simulation results show less than 1% errors compared to the original RUL model case. In addition, a performance analysis is conducted based on ATmega 328. The results show 76.8 to 78.3 % of computational time reduction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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