This paper presents the generalized dynamic modeling of self-excited induction generator (SEIG) using state-space approach. The proposed dynamic model consists of induction generator; self-excitation capacitance and load model are expressed in stationary d-q reference frame with the actual saturation curve of the machine. An artificial neural network model is implemented to estimate the machine magnetizing inductance based on the knowledge of magnetizing current. The dynamic performance of SEIG is investigated under no load, with the load, perturbation of load, short circuit at stator terminals, and variation of prime mover speed, variation of capacitance value by considering the effect of main and cross-flux saturation. During voltage buildup the variation in magnetizing inductance is taken into consideration. The performance of SEIG system under various conditions as mentioned above is simulated using MATLAB/SIMULINK and the simulation results demonstrates the feasibility of the proposed system.
A hyperbolic two-phase, two-fluid equation system developed in the previous work has been implemented in an existing nuclear safety analysis code, MARS. Although the implicit treatment of interfacial pressure force term introduced in momentum equation of the hyperbolic equation system is required to enhance the numerical stability, it is very difficult to implement in the code because it is not possible to maintain the existing numerical solution structure. As an alternative, two-step approach with stabilizer momentum equations has been selected. The results of a linear stability analysis by Von-Neumann method show the equivalent stability improvement with fully-implicit solution method. To illustrate the applicability, the new solution scheme has been implemented into the best-estimate thermal-hydraulic analysis code, MARS. This paper also includes the comparisons of the simulation results for the perturbation propagation and water faucet problems using both two-step method and the original solution scheme.
In this paper, we proposes an adaptive flux observer to estimate initial values of rotor fluxes and unknown rotor resistance. The error system between the model of induction motor and a proposed observer is devided as a fast subsystem and a slow one by a singular perturbation system. The fast subsystem is exponentially convergent on a boundary-layer. And the overall error system is reduced to a quasi-steady-state system. The adaptive law for an unknown rotor resistance is designed to stabilize the approximate error system. As computer simulation results show, the proposed adaptive flux observer estimates fast initial values of rotor fluxes and unknown rotor resistance.
Kim, Min Chan;Lee, Sang Goo;Joh, Cheeyoung;Seo, Hee Seon
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제17권1호
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pp.29-32
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2016
Using the various exchange-correlation functionals, such as LDA, GGA-PBE, GGA-PBEsol and GGA-AM05 functionals, first principle studies were conducted to determine the structures of paraelectric and ferroelectric PbTiO3. Based on the structures determined by the various functionals, the piezoelectric properties of PbTiO3 are predicted under the density-functional perturbation theory (DFPT). The present prediction with the various GGA functionals are closer to the experimental findings compared to the LDA values. The present DFT calculations using the GGA-PBEsol functional estimate the experimental data more reasonably than the conventional LDA and GGA fucntionals. The GGA-AM05 functional also predicts the experimental data as well as the GGA-PBEsol. The piezoelectric tensor calculated with PBEsol is relatively insensitive to pressure.
Precoder has been shown to be able to provide source diversity and design flexibility. In this paper we employ precoding techniques for block transmission based on a multirate filterbank structure. To accommodate multiuser communication with variable data rates, different precoders with corresponding coefficients and up/down sampling rates are used. However, due to unknown multipath distortion, different interferences may exist in the received data, such as multiuser interference, intersymbol interference and interblock interference. To estimate channel parameters for a desired user, we employ all structured signature waveforms associated with different symbols of that user and apply subspace techniques. Therefore better performance of channel estimator can be achieved than the conventional subspace method based only on the signature of the current symbol. The delay for that user can also be jointly estimated. Channel identifiability conditions and asymptotic channel estimation error are investigated in detail. Numerical examples are provided to justify the proposed method. gest either multicode (MC) or multiple processing gain (MPG) mechanism [2], while requiring data rates to be integral multiples of some basic low-rate. In order to support variable rate transmission however, a comprehensive scheme needs to be investigated.
In this paper, we consider boundary value problem for a weakly coupled system of two singularly perturbed differential equations of convection diffusion type with discontinuous source term. In general, solution of this type of problems exhibits interior and boundary layers. A numerical method based on streamline diffusiom finite element and Shishkin meshes is presented. We derive an error estimate of order $O(N^{-2}\;{\ln}^2\;N$) in the maximum norm with respect to the perturbation parameters. Numerical experiments are also presented to support our theoritical results.
Y. H. Hwang;H. W. Yang;Kim, D. H.;Kim, D. W.;Kim, E. S.
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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pp.37.2-37
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2001
This paper addresses the robust adaptive output feedback tracking for nonlinear systems under disturbances whose bounds are unknown. A new algorithm is proposed for estimation of unknown bounds and adaptive control of the uncertain nonlinear systems. The State estimation is solved using K-filters, together with the construction of a bound of an error in the state estimation due to the perturbation of the disturbance. Tuning functions are used to estimate unknown system parameters without overparametrization. The proposed control algorithm ensures that the out put tracking error converges to a residual set which can be arbitrarily small, while maintaining the boundedness of all other variables. A simulation shows the effectiveness of the proposed approach
본 논문에서는 모델의 불확실성을 갖는 RC 배터리 모델의 State-of- Charge(SOC)를 추정하기 위한 강인한 고이득 관측기를 설계한다. 일반적으로 SOC를 추정하기 위해 사용하는 RC 배터리 모델은 실제 배터리 셀과 정확하게 일치하지 않고 거기에 따른 모델의 불확실성이 존재하게 된다. 이렇게 불확실성이 존재할 때 그 영향을 최소화하고 보다 정확한 SOC를 추정할 수 있는 강인한 관측기를 설계하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 실제 배터리 셀과 RC 배터리 모델 사이에 모델 불확실성이 존재하더라도 정확한 SOC추정을 위하여 강인한 고이득 관측기를 설계한다. 하지만 이러한 강인한 고이득 관측기는 높은 이득으로 발생하는 튐 현상(peaking phenomenon)과 출력 측정오차에 민감하게 반응하여 발생하는 진동(perturbation)이 존재하는 단점이 있다. 그래서 이를 보완하기 위해 슬라이딩 모드 기법을 사용하여 강인한 고이득 관측기를 설계한다. 마지막으로 성능 검증을 위하여 선형 관측기, 고이득 관측기를 이용한 SOC 추정결과를 비교한다.
System identification is the field of modeling dynamic systems from experimental data. As a modeling technique, we can mention finite element method (FEM). In addition, we are able to measure modal data as the experimental data. The system can be generally categorized into a gray box and black box. In the gray box, we know mathematical model of a system, but we don't know structural parameters exactly, so we need to estimate structural parameters. In the black box, we don't know a system completely, so we need to identify system from nothing. To date, various system identification methods have been developed. Among them, we introduce system realization theory which uses Hankel matrix and Eigensystem Realization Algorithm (ERA) that enable us to identify modal parameters from noisy measurement data. Although we obtain noise-free data, however, we are likely to face difficulties in identifying a structure with hidden modes. Hidden modes can be occurred when the input or output position comes to a nodal point. If we change a system using a mode decoupling controller, the hidden modes can be revealed. Because we know the perturbation quantities in a closed loop system with the controller, we can realize an original system by subtracting perturbation quantities from the closed loop system. In this paper, we propose a novel method to identify a structure with hidden modes using the mode decoupling controller and the associated example is given for illustration.
풍력터빈은 정격풍속미만에서 최대출력을 내기위한 제어를 한다. 최대출력을 얻기 위한 방법 중에는 최적 TSR(Tip Speed Ratio)제어와 P&O(Perturbation and Observation) 제어가 대표적이라 할 수 있다. P&O 제어는 출력과 회전속도만을 이용하여 간단한 알고리즘으로 제어되지만 반응속도가 느린 것이 단점이라 할 수 있다. 최적 TSR 제어는 반응속도가 빠르지만 정확한 풍속을 알아야만 된다. 정확한 풍속을 구하기 위하여 측정을 하거나 예측하는 방법을 사용한다. 풍속을 측정하기 위하여 풍속계를 풍력터빈에 가까이 설치하게 되는 데, 이 때 블레이드의 간섭으로 정확한 풍속 측정이 쉽지 않다. 그래서 풍속을 예측하는 방법들이 사용하게 되었다. 풍속을 예측하기 위하여 신경망을 비롯한 다양한 수치해석 방법들이 사용되고 있으나 풍속예측 문제는 역문제와 관련이 있어 그리 간단치가 않다. 본 논문에서는 기존의 방법들과 다르게 역문제로 풀지 않고 바람의 출력그래프에서 터빈의 출력과 회전속도만을 이용하여 풍속을 예측할 수 있는 새로운 방법을 제안하였다. Matlab/Simulink을 사용하여 제안된 방법으로 풍속이 제대로 예측되며 최대 출력제어가 되는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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