This paper introduces a new type of determining factor for Pseudo Random Strings (PRS). This classification depends upon a mathematical property called Finite Induction (FI). FI is similar to a Markov Model in that it presents a model of the sequence under consideration and determines the generating rules for this sequence. If these rules obey certain criteria, then we call the sequence generating these rules FI a PRS. We also consider the relationship of these kinds of PRS's to Good/deBruijn graphs and Linear Feedback Shift Registers (LFSR). We show that binary sequences from these special graphs have the FI property. We also show how such FI PRS's can be generated without consideration of the Hamiltonian cycles of the Good/deBruijn graphs. The FI PRS's also have maximum Shannon entropy, while sequences from LFSR's do not, nor are such sequences FI random.
An integrated charger is used for bi-directional power conversion between an electric vehicle and a power grid. The proposed integrated charger works in a way that motor windings are utilized as filter inductances for charging/discharging of batteries in addition to the original purpose of motor drives. After a mathematical model of the integrated charger based on an dual winding induction machine (DWIM) is discussed, a current control method is designed for grid connection. The effectiveness of the proposed method is examined with simulation results.
In order to design the control system of the magnetic bearing for the high speed 3 phase induction motor, the mathematical modeling was conducted and LQ regulator system was designed. When the plant is controllable and detectable, the nominal stability of LQ regulator could be guaranteed. However, LQ regulator doesn't ensure the robustness of stability and performance for the real system because LQ control is the mathematical optimal theory. In this paper to ensure the robustness of stability and performance for the real system, the control systems are designed by the simulation to the variation system parameters and this method was confirmed as an effective means.
Let $R = k[y_1,\cdots,y_n] \otimes E[x_1, \cdots, x_n]$ with characteristic $k = p > 2$ (odd prime), where $$\mid$y_i$\mid$ = 2, $\mid$x_i$\mid$ = 1$ and $y_i = \betax_i, \beta$ is the Bockstein homomorphism. Topologically, $R = H^*(B(Z/p)^n,k)$. For a symmetric group $\sum_n, R^{\sum_n} = k[\sigma_1,\cdots,\sigma_n] \otimes E[d\sigma_1, \cdots, d\sigma_n]$ where d is the derivation satisfying $d(y_i) = x_i$ and $d(x_iy_i) = x_iy_i + x_jy_i, 1 \leq i, j \leq n$. We give a direct proof of this theorem by using induction.
Power system loads have a significant impact on a system. Although it is difficult to precisely describe loads in a mathematical model, accurately modeling them is important for a system analysis. The traditional load modeling method is based on the load components of a bus. Recently, the load modeling method based on measurements from a system has been introduced and developed by researchers. The two major components of a load modeling problem are determining the mathematical model for the target system and estimating the parameters of the determined model. We use the composite load model, which has both static and dynamic load characteristics. The ZIP model and the induction motor model are used for the static and dynamic load models, respectively. In this work, we propose the measurement-based parameter estimation method for the composite load model. The test system and related measurements are obtained using transient security assessment tool(TSAT) simulation program and PSS/E. The parameter estimation is then verified using these measurements. Cases are tested and verified using the sample system and its related measurements.
It is known that the maximal invariant set of a continuous iterative dynamical system in a compact Hausdorff space is equal to the intersection of its forward image sets, which we will call the first minimal image set. In this article, we investigate the corresponding relation for a class of discontinuous self maps that are on the verge of continuity, or topologically almost continuous endomorphisms. We prove that the iterative dynamics of a topologically almost continuous endomorphisms yields a chain of minimal image sets that attains a unique transfinite length, which we call the maximal invariance order, as it stabilizes itself at the maximal invariant set. We prove the converse, too. Given ordinal number ξ, there exists a topologically almost continuous endomorphism f on a compact Hausdorff space X with the maximal invariance order ξ. We also discuss some further results regarding the maximal invariance order as more layers of topological restrictions are added.
The aim of this paper is to investigate Betchov-Da Rios equation by using null Cartan, pseudo null and partially null curve in Minkowski spacetime. Time derivative formulas of frame of s parameter null Cartan, pseudo null and partially null curve are examined, respectively. By using the obtained derivative formulas, new results are given about the solution of Betchov-Da Rios equation. The differential geometric properties of these solutions are obtained with respect to Lorentzian causal character of s parameter curve. For a solution of Betchov-Da Rios equation, it is seen that null Cartan s parameter curves are space curves in three-dimensional Minkowski space. Then all points of the soliton surface are flat points of the surface for null Cartan and partially null curve. Thus, it is seen from the results obtained that there is no surface corresponding to the solution of Betchov-Da Rios equation by using the pseudo null s parameter curve.
In this paper the hardware implementation of the direct torque control based on the fuzzy logic technique of induction motor on the Field-Programmable Gate Array (FPGA) is presented. Due to its complexity, the fuzzy logic technique implemented on a digital system like the DSP (Digital Signal Processor) and microcontroller is characterized by a calculating delay. This delay is due to the processing speed which depends on the system complexity. The limitation of these solutions is inevitable. To solve this problem, an alternative digital solution is used, based on the FPGA, which is characterized by a fast processing speed, to take the advantage of the performances of the fuzzy logic technique in spite of its complex computation. The Conventional Direct Torque Control (CDTC) of the induction machine faces problems, like the high stator flux, electromagnetic torque ripples, and stator current distortions. To overcome the CDTC problems many methods are used such as the space vector modulation which is sensitive to the parameters variations of the machine, the increase in the switches inverter number which increases the cost of the inverter, and the artificial intelligence. In this paper an intelligent technique based on the fuzzy logic is used because it is allows controlling the systems without knowing the mathematical model. Also, we use a new method based on the Xilinx system generator for the hardware implementation of Direct Torque Fuzzy Control (DTFC) on the FPGA. The simulation results of the DTFC are compared to those of the CDTC. The comparison results illustrate the reduction in the torque and stator flux ripples of the DTFC and show the Xilinx Virtex V FPGA performances in terms of execution time.
In this paper, conventional PI, fuzzy neural network(FNN) and adaptive teaming mechanism(ALM)-FNN for rotor field oriented controlled(RFOC) induction motor are studied comparatively. The widely used control theory based design of PI family controllers fails to perform satisfactorily under parameter variation nonlinear or load disturbance. In high performance applications, it is useful to automatically extract the complex relation that represent the drive behaviour. The use of learning through example algorithms can be a powerful tool for automatic modelling variable speed drives. They can automatically extract a functional relationship representative of the drive behavior. These methods present some advantages over the classical ones since they do not rely on the precise knowledge of mathematical models and parameters. Comparative study of PI, FNN and ALM-FNN are carried out from various aspects which is dynamic performance, steady-state accuracy, parameter robustness and complementation etc. To have a clear view of the three techniques, a RFOC system based on a three level neutral point clamped inverter-fed induction motor drive is established in this paper. Each of the three control technique: PI, FNN and ALM-FNN, are used in the outer loops for rotor speed. The merit and drawbacks of each method are summarized in the conclusion part, which may a guideline for industry application.
유도전동기를 고효율로 제어하기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 그 중에서 단위전류당 최대토크 제어기는 최소한의 고정자 전류로 원하는 토크를 제공하기 때문에 유도전동기 드라이브에서 고효율의 동작을 제공한다. 이는 유도전동기를 수학적으로 정밀하게 표현하는 대안모델을 기반으로 제어기가 설계되었기 때문이다. 그러나, 온도 변화에 따른 회전자 저항의 변이는 대안모델의 파라미터와 실제의 유도전동기의 파라미터의 불일치가 발생하여 단위전류당 최대토크 성능을 심각하게 저해하고 단위전류당 최대토크 제어 조건을 만족하지 못하게 하게 있다. 이러한 유도전동기의 운전시에 발생하는 열적 상승으로 인한 파라미터 값의 변화를 고려하는 단위전류당 최대토크적응 제어기가 제안되었다. 본 논문에서는 단위전류당 최대토크적응 제어기가 다수의 운전영역에서도 최소의 고정자 전류로 원하는 토크를 성취하는지를 검토하였다. 실험을 통한 연구에서 회전자의 온도가 증가하더라도 다수의 운전영역에서 25Nm의 토크 명령에서 5%의 차이가 존재하더라도 토크 명령을 정확하게 추구하고 또한, 원하는 토크를 최소한의 고정자 전류로 얻어짐을 확인함으로써 단위전류당 최대토크적응 제어기의 우수성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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