Duong, Van Huan;Tran, Ngoc Tham;Choi, Woojin;Kim, Dae-Wook
Journal of Power Electronics
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v.16
no.1
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pp.238-248
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2016
The state-of-charge (SOC) and state-of-health (SOH) estimation of batteries play important roles in managing batteries for automotive applications. However, an accurate state estimation of a battery is difficult to achieve because of certain factors, such as measurement noise, highly nonlinear characteristics, strong hysteresis phenomenon, and diffusion effect of batteries. In certain vehicular applications, such as idle stop-start systems (ISSs), significant errors in SOC/SOH estimation may lead to a failure in restarting a combustion engine after the shut-off period of the engine when the vehicle is at rest, such as at a traffic light. In this paper, a dual extended Kalman filter algorithm with a dynamic equivalent circuit model of a lead-acid battery is proposed to deal with this problem. The proposed algorithm adopts a battery model by taking into account the hysteresis phenomenon, diffusion effect, and parameter variations for accurate state estimations of the battery. The validity of the proposed algorithm is verified through experiments by using an absorbed glass mat valve-regulated lead-acid battery and a battery sensor cable for commercial ISS vehicles.
Chemical processes are highly nonlinear, multivariable systems and have complex structures. However, the controllability evaluation procedures are complicated, and the required information is very often unknown at the early design stage. Therefore, it is necessary to develop a procedure to evaluate and enhance controllability while designing processes and plants. To evaluate controllability in the design stage, it is most efficient to analyze process structure. Relative order can be used as a measure of 'physical closeness' between input and output variable. Structural controllability analysis using relative order is shown to be effective in a case study of heat exchanger network synthesis.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.6
no.4
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pp.327-334
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1994
The manifold designates a pipe system discharging or absorbing water through multiple holes installed along the finite length of the pipe. The proper design of the manifold requires the pre-analysis of the hydraulic characteristics such as system head and flow rate. head loss and hole discharges, etc. On the contrary to the general pipe systems. the head loss along the pipe is hardly quantified in an explicit way since it is complicately varied by the size and arrangement of the holes. In the present study, both energy and continuity equations are employed to analyze the hydraulic characteristics, constituting nonlinear simultaneous equations which are solved by Newton method. In addition, a hydraulic experiment utilizing the manifold system equipped with an automatically controlled valve is performed to reproduce model tide. The result shows that the manifold system can be effectively used in a tidal basin where water flow should be maintained uniformly over the basin width.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.21
no.2
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pp.72-80
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2013
This study is to develop and evaluate an AFS and an ARS controllers to enhance lateral stability of a vehicle. A sliding mode control (SMC) and a fuzzy logic control (FLC) methods are applied to calculate the desired additional steering angle of AFS equipped vehicle or desired rear steer angle of ARS equipped vehicle. To validate AFS and ARS systems, an eight degree of freedom, nonlinear vehicle model and an ABS controllers are also used. Several road conditions are used to test the performances. The results showed that the yaw rate of the AFS and the ARS vehicle followed the reference yaw rate very well within the adhesion limit. However, the AFS improves the lateral stability near the limit compared with the ARS. Because the SMC and the FLC show similar vehicle responses, performance discrimination is small. On split-${\mu}$ road, the AFS and the ARS vehicle had enhanced the lateral stability.
Elitist nondominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) is adopted and improved for multiobjective optimal reactive power flow (ORPF) problem. Multiobjective ORPF, formulated as a multiobjective mixed integer nonlinear optimization problem, minimizes real power loss and improves voltage profile of power grid by determining reactive power control variables. NSGA-II-based ORPF is tested on standard IEEE 30-bus test system and compared with four other state-of-the-art multiobjective evolutionary algorithms (MOEAs). Pareto front and outer solutions achieved by the five MOEAs are analyzed and compared. NSGA-II obtains the best control strategy for ORPF, but it suffers from the lower convergence speed at the early stage of the optimization. Several problem-specific local search strategies (LSSs) are incorporated into NSGA-II to promote algorithm's exploiting capability and then to speed up its convergence. This enhanced version of NSGA-II (ENSGA) is examined on IEEE 30 system. Experimental results show that the use of LSSs clearly improved the performance of NSGA-II. ENSGA shows the best search efficiency and is proved to be one of the efficient potential candidates in solving reactive power optimization in the real-time operation systems.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.17
no.1
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pp.96-107
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2014
Tracking the tactical object is a fundamental affair in network-equipped modern warfare. Geodetic coordinate system based on longitude, latitude, and height is suitable to represent the location of tactical objects considering multi platform data fusion. The motion of tactical object described as a dynamic model requires an appropriate filtering to overcome the system and measurement noise in acquiring information from multiple sensors. This paper introduces the filter suitable for multi-sensor data fusion and tactical object tracking, particularly the unscented transform(UT) and its detail. The UT in Unscented Kalman Filter(UKF) uses a few samples to estimate nonlinear-propagated statistic parameters, and UT has better performance and complexity than the conventional linearization method. We show the effects of UT-based filtering via simulation considering practical tactical object tracking scenario.
In order to solve the problem of low tracking accuracy caused by complex noise in the fault diagnosis of complex nonlinear system, a fault diagnosis method of high precision cost reference particle filter (CRPF) is proposed. By optimizing the low confidence particles to replace the resampling process, this paper improved the problem of sample impoverishment caused by the sample updating based on risk and cost of CRPF algorithm. This paper attempts to improve the accuracy of state estimation from the essential level of obtaining samples. Then, we study the correlation between the current observation value and the prior state. By adjusting the density variance of state transitions adaptively, the adaptive ability of the algorithm to the complex noises can be enhanced, which is expected to improve the accuracy of fault state tracking. Through the simulation analysis of a fuel unit fault diagnosis, the results show that the accuracy of the algorithm has been improved obviously under the background of complex noise.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.17
no.5
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pp.423-430
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2012
An adaptive maximum power point tracking (MPPT) scheme employing a variable scaling factor is presented. A MPPT control loop was constructed analytically and the magnitude variation in the MPPT loop gain according to the operating point of the PV array was identified due to the nonlinear characteristics of the PV array output. To make the crossover frequency of the MPPT loop gain consistent, the variable scaling factor was determined using an approximate curve-fitted polynomial equation about linear expression of the error. Therefore, a desirable dynamic response and the stability of the MPPT scheme were maintained across the entire MPPT voltage range. The simulation and experimental results obtained from a 3 KW rated prototype demonstrated the effectiveness of the proposed MPPT scheme.
One important issue in power systems is dynamic instability due to loosing balance relation between electrical generation and a varying load demand that justifies the necessity of stabilization. Moreover, Power System Stabilizer (PSS) must have capability of producing appropriate stabilizing signals over a wide range of operating conditions and disturbances. To overcome these drawbacks, this paper proposes a new method for robust design of PSS by using an auto-tuning fuzzy control in combination with Real-Coded Genetic Algorithm (RCGA). This method includes two fuzzy controllers; internal fuzzy controller and supervisor fuzzy controller. The supervisor controller tunes the internal one by on-line applying of nonlinear scaling factors to inputs and outputs. The RCGA-based method is used for off-line training of this supervisor controller. The proposed PSS is tested in three operational conditions; nominal load, heavy load, and in the case of fault occurrence in transmission line. The simulation results are provided to compare the proposed PSS with conventional fuzzy PSS and conventional PSS. By evaluating the simulation results, it is shown that the performance and robustness of proposed PSS in different operating conditions is more acceptable
Many new structural systems have been developed to build free-form structures, which is the new architectural trend for aesthetic beauty. The diagrid system resists both gravity and later loads, with its perimeter-diagonal columns. In the current seismic-design provisions, however, a seismic-performance factor for a new structural system has not yet been provided. ATC-63 provides a new methodology for defining various seismic-performance factors, including the response modification factor. In this paper, nonlinear static and dynamic analyses were conducted for the 3D diagrid frame, with each load applied at $0-180^{\circ}$ degrees. Through these analyses, the seismic performance of the diagrid system was evaluated.
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