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패미언스법에 의한 공압 부상형 리니어 펄스모터의 힘 특성 해석
김일남,백수현,윤신용 한국조명전기설비학회 1999 조명·전기설비학회논문지 Vol.13 No.4
리니어 펄스 모터(LPM, Linear Pulse Motor)는 고정자와 가동자 사이의 공극에 미세한 치 피치로 되어 있기 때문에 고정밀의 유연한 선형운동을 필요로 하는 분야에 적합하다. 리니어 펄스모터의 힘과 위치는 치 피치, 공극 영구자석 및 여자전류에 의해서 민감하게 영향을 받는다. 따라서 LPM은 힘 특성을 해석하는 것이 매우 중요하다. 본 논문은 공극에서 힘 계산을 위하여 퍼미언스법을 적용하였다. LPM의 공극은 공압베어링에 의해서 발생된 압력으로 부상된다. 간단한 공압과 퍼미언스법은 일정 조건에서 공극을 계산하는 데 사용되었다. 따라서 최대로 이용할 수 있는 힘은 공극의 가변에 대한 자기수반 에너지법으로부터 구하였으며, 또한 수직력과 선형 추력은 미세 변위 1[mm]로부터 얻을 수 있었다. Linear pulse rootor (LPM) be suitable a field where smooth linear rootion of high precision is required, because it's structured with minute teeth pitch in airgap of between and stator and roover(forcer). Force and position of LPM are effected sensitively by the teeth pitch, air gap, permanent magnet and excitation current. So, LPM is much important to analyze the force characteristics. llis paper was awlied to perrreance roothed for force calculation at airgap. The airgap of LPM is maintained from the pressure generated by an air-bearing. Simplified airflow and permeance methods will be used to calculate the air gap under static conditions. Therefore, the maximum available force is then derived using the coenergy method with variable air gap, also normal force and linear thrust was acquired from variable minute displacement 1[mm]. 1[mm].
실리카 초미분체 표면 개질을 위한 공정의 최적화에 관한 연구
김일남,장희동,김미성,최정우,오세용 한국공업화학회 2000 한국공업화학회 연구논문 초록집 Vol.2000 No.1
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김일남,김남호 한국조명전기설비학회 2003 조명·전기설비학회논문지 Vol.17 No.5
본 논문은 신경회로망을 이용하여 변압기 사고검출 기법을 제안하였다. 계전기 정동작을 위하여 전력용 변압기의 외부사고와 돌입현상은 포화현상이 고려된 EMTP/ATP를 이용하였고, 내부사고는 EMTP/BCTRAN를 이용하여 얻은 전류 데이타를 신경회로망의 사고검출 성능으로 평가하였다. 신경회로망의 입력지수로는 변압기 양단전류를 FFT로 주파수 분석하여 얻은 억제전류와 동작전류의 고조파 비의 크기를 이용하였고, 외부사고 시 억제전류값이 크게 나타나는 것을 이용하기 위해 억제전류를 동작전류로 나눈값을 계전기 입력으로 사용하였고, 학습알고리즘은back-propagation을 사용하였다. 실 계통에 적용하고 있는 변압기 보호용 계전기의 특성을 신경회로망의 검출성능으로 테스트한 결과 제안된 기법이 뛰어남이 확인되었다. This presents a fault detecting method for a power transformer based upon a neural network. To maintain a normal relay operating conditions, external winding faults of a power transformer and magnetic inrush have been tested under consideration of the EMTP/ATP software and internal faults of power transformer have been tested by the EMTP/BCTRAN software. The neural network has been evaluated by the proposed fault. Input variables of the neural network for the proposed model can be obtained from fundamental currents, restraining and operating currents. This algorithm uses back-propagation and the ratio of a restraining current and an operating current as relay input parameters. The ratio may enhance the fault detection since the restraining currents increase rapidly at external faults. The proposed detecting method has been applied to the practical relay systems for transformer protection. As a result, the proposed detecting method based on the neural network has been shown to have better characteristics.