A highly efficient linear and compactly integrated series-type Doherty power amplifier (PA) has been developed for wideband code-division multiple access handset applications. To overcome the size limit of a typical Doherty amplifier, all circuit elements, such as matching circuits and impedance transformers, are fully integrated into a single monolithic microwave integrated circuit (MMIC). The implemented PA shows a very low idle current of 25 mA and an excellent power-added efficiency of 25.1% at an output power of 19 dBm by using an extended Doherty concept. Accordingly, its average current consumption was reduced by 51% and 41% in urban and suburban environments, respectively, when compared with a class-AB PA. By adding a simple predistorter to the PA, the PA showed an adjacent channel leakage ratio better than -42 dBc over the whole output power range.
In this paper, a new detection method of series arc-fault signals occurring at the wiring of home appliances is proposed. The discrete wavelet transform was used for the numerical analysis of the variation rate in peak, RMS, noise energy, shoulder of the arc-fault current wave. As a results, the arc distinction threshold value of these variation rates was about 0.1 in most cases. The arc-fault current of the loads with the active PFC circuit showed a high rate of variation in noise energy and shoulder, but arc-fault current of the loads without the active PFC circuit showed a high rate of variation in peak and RMS. The arc fault current in resistive loads showed a high rate of variation in shoulder.
FACTS concept is the control of power flow and increase of the loading on existing lines to the thermal limuts. This paper focuses on the ability of the thyristor controlled series compensator (TCSC) to stabilize the disturbed power systems. The result shows the potential benefit of the TCSC in addition to the role of controlling the steady state power flow. In order to show the effectiveness of controlled series capacitor, power system dynamic model is augmented and the effect of the SC into the power system dynamics is included. As a control algorithm, Linear Optimal Control theory is applied.
The aim of this article is to make a connection between the Pascal distribution series and some subclasses of normalized analytic functions whose coefficients are probabilities of the Pascal distribution. For these functions, for linear combinations of these functions and their derivatives, for operators defined by convolution products, and for the Alexander-type integral operator, we find simple sufficient conditions such that these mapping belong to a general class of functions defined and studied by Goodman, Rønning, and Bharati et al.
Time series of the dynamic response of a slender marine structure was predicted using quadratic Volterra series. The wave-structure interaction system was identified using the NARX(Nonlinear Autoregressive with Exogenous Input) technique, and the network parameters were determined through the supervised training with the prepared datasets. The dataset used for the network training was obtained by carrying out the nonlinear finite element analysis on the freely standing riser under random ocean waves of white noise. The nonlinearities involved in the analysis were both large deformation of the structure under consideration and the quadratic term of relative velocity between the water particle and structure in Morison formula. The linear and quadratic frequency response functions of the given system were extracted using the multi-tone harmonic probing method and the time series of response of the structure was predicted using the quadratic Volterra series. In order to check the applicability of the method, the response of structure under the realistic ocean wave environment with given significant wave height and modal period was predicted and compared with the nonlinear time domain simulation results. It turned out that the predicted time series of the response of structure with quadratic Volterra series successfully captures the slowly varying response with reasonably good accuracy. It is expected that the method can be used in predicting the response of the slender offshore structure exposed to the Morison type load without relying on the computationally expensive time domain analysis, especially for the screening purpose.
In this paper, we propose an Elman recurrent neural network to predict and analyze a time series of power energy consumption. To this end, we consider the volatility of the time series and apply the sample variance and the detrended fluctuation analyses to the volatilities. We demonstrate that there exists a correlation in the time series of the volatilities, which suggests that the power consumption time series contain a non-negligible amount of the non-linear correlation. Based on this finding, we adopt the Elman recurrent neural network as the model for the prediction of the power consumption. As the simplest form of the recurrent network, the Elman network is designed to learn sequential or time-varying pattern and could predict learned series of values. The Elman network has a layer of "context units" in addition to a standard feedforward network. By adjusting two parameters in the model and performing the cross validation, we demonstrated that the proposed model predicts the power consumption with the relative errors and the average errors in the range of 2%~5% and 3kWh~8kWh, respectively. To further confirm the experimental results, we performed two types of the cross validations designed for the time series data. We also support the validity of the model by analyzing the multi-step forecasting. We found that the prediction errors tend to be saturated although they increase as the prediction time step increases. The results of this study can be used to the energy management system in terms of the effective control of the cross usage of the electric and the gas energies.
One of the major reasons of Adaptive Control is to control time varying systems. In this paper new adaptive algorithms are suggested for a class of linear time varying systems that satisfy certain assumptions. These algorithms consist of three modules, modeling, parameter estimation and control. The key feature of this paper is that power series of time varying parameters are used for estimation.
In this paper, characterizations of difference quotient transformation in the Krein space which is contained continuously and contractively in the krein space of square summable power series C (z) is obtained from the complementation theory.
In this Paper, recursive least-squares lattice algorithms for prewindowed given data case are considered, and some experimental results to linear prediction, the sequence of monthly electrical power sales is taken as time series, am presented.
Linear cyclic systems (LCS's) are a class of systems whose dynamic behavior changes periodically. Such a cyclic behavior is ubiquitous in systems with fundamentally repetitive motion. Yet, the knowledge of the noise and vibration transmission paths in LCS's is quite limited due to the time-varying nature of their dynamics. The first part of this two-part paper derives a generic expression that describes how the noise and/or vibration are transmitted between two (or multiple) points in the LCS's. In Part II, experimental validation of the theoretical development of Part I is provided. The noise and vibration transmission paths of the scroll and rotary compressors (two typical LCS's) are examined to show that the LCS's indeed generate a series of amplitude modulated input signals at the output, where the carrier frequencies are harmonic multiples of the LCS' fundamental frequency. The criterion proposed in Part I to determine how well a given LCS can be approximated as a linear time-invariant systems (LTIS) is applied to the noise and vibration transmission paths of the two compressors. Furthermore, the implications of the experimental validations/applications are discussed in order to assess the applicability of the noise/vibration source and transmission path identification techniques based on the assumption that the system under consideration is linear and time-invariant.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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