The droop-based control strategy is widely applied in the interfacing inverters for distributed generation. This can be a problem since low-frequency stability issues may be encountered in droop-based microgrid. The objective of this paper is to classify, evaluate and compare various low-frequency damping methods. First, low-frequency stability problems are analyzed and an equivalent model of a droop-controlled inverter is investigated to classify the damping methods into the source-type damping strategies and the impedance-type damping strategies. Moreover, the lead-lag compensation network insertion control is proposed as a beneficial part of the source-type damping strategies. Then, the advantages and disadvantages of the different types of damping methods are theoretically evaluated and experimentally tested. Furthermore, the damping methods are comprehensively compared to illustrate the application field of each method. Finally, the synthesis of different damping methods to enhance the low-frequency stability is discussed and experimental validation is presented.
Electromagnetic (EM) methods are generally divided into frequency-domain EM (FDEM) and time-domain EM (TDEM) methods, depending on the source waveform. The FDEM and TDEM fields are mathematically related by the Fourier transformation, and the TDEM field can thus be obtained as the Fourier transformation of FDEM data. For modeling in time-domain, we can use fast frequency-domain modeling codes and then convert the results to the time domain with a suitable numerical method. Thus, frequency-to-time transformations are of interest to EM methods, which is generally attained through fast Fourier transform. However, faster frequency-to-time transformation is required for the 3D inversion of TDEM data or for the processing of vast air-borne TDEM data. The diffusion expansion method (DEM) is one of smart frequency-to-time transformation methods. In DEM, the EM field is expanded into a sequence of diffusion functions with a known frequency dependence, but with unknown diffusion-times that must be chosen based on the data to be transformed. Especially, accuracy of DEM is sensitive to the diffusion-time. In this study, we developed a method to determine the optimum range of diffusion-time values, minimizing the RMS error of the frequency-domain data approximated by the diffusion expansion. We confirmed that this method produces accurate results over a wider time range for a homogeneous half-space and two-layered model.
Kim, Yonsoo;Kim, Taegyun;Kim, Hung Soo;Noh, Huisung;Jang, Daewon
Journal of Wetlands Research
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v.20
no.2
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pp.105-115
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2018
The frequency analysis of hydrometeorological data is one of the most important factors in response to natural disaster damage, and design standards for a disaster prevention facilities. In case of frequency analysis of hydrometeorological data, it assumes that observation data have statistical stationarity, and a parametric method considering the parameter of probability distribution is applied. For a parametric method, it is necessary to sufficiently collect reliable data; however, snowfall observations are needed to compensate for insufficient data in Korea, because of reducing the number of days for snowfall observations and mean maximum daily snowfall depth due to climate change. In this study, we conducted the frequency analysis for snowfall using the Bootstrap method and SIR algorithm which are the resampling methods that can overcome the problems of insufficient data. For the 58 meteorological stations distributed evenly in Korea, the probability of snowfall depth was estimated by non-parametric frequency analysis using the maximum daily snowfall depth data. The results of frequency based snowfall depth show that most stations representing the rate of change were found to be consistent in both parametric and non-parametric frequency analysis. According to the results, observed data and Bootstrap method showed a difference of -19.2% to 3.9%, and the Bootstrap method and SIR(Sampling Importance Resampling) algorithm showed a difference of -7.7 to 137.8%. This study shows that the resampling methods can do the frequency analysis of the snowfall depth that has insufficient observed samples, which can be applied to interpretation of other natural disasters such as summer typhoons with seasonal characteristics.
A method of damage detection based on the moving harmonic excitation and continuous wavelet transforms is presented. The applied excitation is used as a moving actuator and its frequency and speed parameters can be adjusted for an amplified response. The continuous wavelet transforms, CWT, is used for cracks detection based on the resulting amplified signal. It is demonstrated that this identification procedure is largely better than the classical ones based on eigenfrequencies or on the eigenmodes wavelet transformed. For vibration responses, free and forced vibration analyses of multi-cracked beams are investigated based on both analytical and numerical methodological approaches. Cracks are modeled through rotational springs whose compliances are evaluated using linear elastic fracture mechanics. Based on the obtained forced responses, multi-cracks positions are accurately identified and the CWT identification can be highly improved by adjusting the frequency and the speed excitation parameters.
This paper proposes a pulse width modulation (PWM)-based sliding mode controller (SMC) for a full-bridge DC-DC converter that can eliminate static output voltage error. Hysteretic SMC in DC-DC converter does not have a fixed switching frequency, and applying hysteretic SMC to full-bridge converters is difficult. Fixed-frequency SMC, which is also called PWM-based SMC, based on equivalent control overcomes these shortcomings. However, the controller order reduction in equivalent control in PWM-based SMC causes static output voltage error. To resolve this issue, an integral item is added to the PWM-based SMC. Sliding mode coefficients are designed by applying a standard second-order system to the sliding mode surface. The effect of adding an integral item on the controller is analyzed, and an integral coefficient design method is proposed. Experiment results on a three-level full-bridge DC-DC converter verify the control scheme and design method proposed in this paper.
In the late 1970s, the method of quantitative and scientific space structural analysis based on graph theory was introduced to the process of space design, which arranges design and functional elements, as relying heavily on intuition could produce errors due to unverified experiences and prejudices of the designer. As the method of space analysis is complex and hard to express visually and requires repetitive operations, it was discussed theoretically only. However, with the development of computer performance and graphic in recent years, visualization became possible. But the method of visual structural analysis of space is at the level of two dimensions and it is not easy to get accurate data when it is applied to limited three dimensional space such as an interior space. For the visual structural analysis of space, this study presents 4 indices including visibility volume level, pure visibility connection frequency, effective visibility connection frequency, and path visibility connection frequency. This study also presents space division using three dimensional arrangement rather than the existing vector operation method and raytracing algorithm at the lattice constant. Based on this, an analysis tool for the visible regions of three dimensional space that is capable of evaluating at multiple points by using three dimensional game engine and presentation tool that allows the analyzer to interpret the data effectively is made. It is applied to 2 prototype models by displacing Z axis, and the results are compared with UCL Depthmap to verify the validity of data and evaluate its usefulness as a multidimensional, multi-view space analysis tool.
Ivan Rene Morales;Maria Liz Crespo;Mladen Bogovac;Andres Cicuttin;Kalliopi Kanaki;Sergio Carrato
Nuclear Engineering and Technology
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v.56
no.2
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pp.745-752
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2024
A method for gamma/neutron event classification based on frequency-domain analysis for mixed radiation environments is proposed. In contrast to the traditional charge comparison method for pulse-shape discrimination, which requires baseline removal and pulse alignment, our method does not need any preprocessing of the digitized data, apart from removing saturated traces in sporadic pile-up scenarios. It also features the identification of neutron events in the detector's full energy range with a single device, from thermal neutrons to fast neutrons, including low-energy pulses, and still provides a superior figure-of-merit for classification. The proposed frequency-domain analysis consists of computing the fast Fourier transform of a triggered trace and integrating it through a simplified version of the transform magnitude components that distinguish the neutron features from those of the gamma photons. Owing to this simplification, the proposed method may be easily ported to a real-time embedded deployment based on Field-Programmable Gate Arrays or Digital Signal Processors. We target an off-the-shelf detector based on a small CLYC (Cs2LiYCl6:Ce) crystal coupled to a silicon photomultiplier with an integrated bias and preamplifier, aiming at lightweight embedded mixed radiation monitors and dosimeter applications.
Conventional feature of seismic classification focuses on strong seismic classification, while it is not suitable for classifying micro-seismic waves. We propose a feature extraction method based on histogram and Principal Component Analysis (PCA) in frequency-time space suitable for classifying seismic waves including strong, micro, and artificial seismic waves, as well as noise classification. The proposed method essentially employs histogram and PCA based features by concatenating the frequency and time information for binary classification which consist strong-micro-artificial/noise and micro/noise and micro/artificial seismic waves. Based on the recent earthquake data from 2017 to 2018, effectiveness of the proposed feature extraction method is demonstrated by comparing it with existing methods.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.59
no.11
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pp.2108-2113
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2010
The Long Term Evolution (LTE) system is based on the Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) and relies its channel estimation on the lattice-type pilot samples in the multipath fading channel environment. The estimation of the channel frequency response (CFR) makes use of the least squares estimate (LSE) for each pilot samples, followed by an interpolation both in time- and in frequency-domain to fill up the channel estimates for subcarriers corresponding to data samples. Any interpolation scheme could be adopted for this purpose. Depending on the requirements of the target system, we may choose a simple linear interpolation or a sophisticated one. For any choice of an interpolation scheme, these is a trade-off between estimation accuracy and numerical cost. For those wireless communication systems based on the OFDM and the preamble-type pilot structure, the DFT-based channel estimation and its variants have been successfully. Yet, it may not be suitable for the lattice-type pilot structure, since the pilot samples are not sufficient to provide an accurate estimate and it is known to be sensitive to the location as well as the length of the time-domain window. In this paper, we propose a simple interpolated based on the upsampling mechanism in the multirate signal processing. The proposed method provides an excellent alternative to the DFT-based methods in terms of numerical cost and accuracy. The performance of the proposed technique is verified on a multipath environment suggested on a 3GPP LTE specification.
In this paper, an enhanced localization algorithm based on double thresholds (LAD) is proposed for localizing narrowband signals in the frequency domain. A simplified LAD method is first studied to reduce the computational complexity of the original LAD method without performance loss. The upper and lower thresholds of the simplified LAD method are directly calculated by running the forward consecutive mean excision algorithm only once. By combining the simplified LAD method and binary morphological operators, the enhanced LAD method is then proposed and its performance is simply discussed. The simulation results verify the correctness of discussion and show that the enhanced LAD method is superior to the LAD with adjacent cluster combining method, especially at low signal-to-noise ratio.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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