Power quality studies in distribution systems involving spectral decomposition

Im Rahmen der Arbeit wurde eine Methode der Spannungsqualitätsanalyse vorgestellt, die zur Untersuchung von Oberschwingungen und Zwischenharmonischen in Verteilungsnetzen besonders geeignet ist. Der zunehmende Einsatz von elektronisch gesteuerten Geräten führt zur Beeinträchtigung der Energiequalität in elektrischen Netzen. Die resultierende Spannungs- und Stromverzerrung kann für empfindliche Einrichtungen gefährlich sein, besonders dann, wenn der Oberschwingungspegel nahe an den Störfestigkeitspegeln der angeschlossenen Betriebsmittel liegt oder diese überschreitet. Die in der Arbeit vorgestellte Methode findet die bezüglich Oberschwingungen und Zwischenharmonischen gefährdetsten Stellen in einem Verteilungssystem heraus. Somit wird eine Vorab-Analyse zur Ergreifung der notwendigen Maßnahmen ermöglicht. Zunächst wurde das Thema Spannungsqualität und ihr Zusammenhang mit der elektromagnetischen Verträglichkeit aus Sicht der Normen und Vorschriften erläutert. Darauf aufbauend wurde eine grundlegende Klassifikation der Spannungsqualitätsereignisse vorgestellt und analysiert. Es wurde festgestellt, dass die Spannungsqualität aus verschiedenen Gründen zunehmend überwacht werden muss - einerseits aufgrund verstärkter Resonanzgefahr durch wachsenden Anteil nichtlinearer Verbraucher bei gleichzeitig sinkenden Anteil ohmscher Lasten und andererseits, da der durch den veränderten Energiemarkt verstärkte Kostendruck die Evaluierung auch unter wirtschaftlichen Gesichtspunkten notwendig macht. Das Konzept eines entsprechend entwickelten Messsystems zur Beurteilung der Spannungsqualität in Verteilungsnetzen wurde vorgestellt. Der Einsatz der verwendeten Beurteilungsalgorithmen stand hierbei im Zentrum des Messsystems, deren flexibler Aufbau sowohl langzeitige Spannungsqualitätsmessungen aber auch Emissionsmessungen an einzelnen Geräten normgerecht ermöglicht. Im Weiteren wurden Modellierungsansätze für elektrische Betriebsmittel sowie sowohl lineare- als auch nicht-lineare Lasten für die Modellierung im FrequenzBereich vorgestellt. Dabei wurde verdeutlicht, dass das Zusammenwirken zwischen der Störquelle - nichtlinearer Last - und der Störsenke - dem Versorgungsnetz - sehr wesentlich für die Genauigkeit der Simulationen ist. Darauf aufbauend wurde eine messungsbasierte Methode vorgeschlagen, um die zu berücksichtigenden Nichtlinearitäten mit Hilfe einer Crossed-Frequency-Admittance-Matrix im Harmonischen-Bereich zu modellieren. Ein Beispiel illustriert detailliert dieses Verfahren, so dass alle Abhängigkeiten und Wechselwirkungen deutlich werden.  Um die in der Arbeit entwickelte Methode sinnvoll durchführen zu können, müssen im Voraus die sensitivsten Knoten in einem Verteilungsnetz gefunden werden. Deshalb wurde als Kern der entwickelten Methode ein Verfahren vorgeschlagen, das auf der internen Struktur des zu analysierenden Netzes basiert. Nachdem die mathematischen Grundlagen dieses spektralen Ansatzes vorgestellt wurden, wurde eine Beispielanalyse am realen Netz durchgeführt um die Eigenschaften dieser qualitativen Methode zu veranschaulichen. Die Untersuchungen zeigten, dass die Methode zur Beurteilung von Spannungsqualität in Verteilungsnetzen wirkungsvoll anwendbar ist und zu besserer Genauigkeit bei Simulationen führt. Durch die Filterungseigenschaft der Spektralanalyse wurde eine bessere Selektivität der Analyse erreicht als bei herkömmlichen Methoden der Spannungsqualitätsanalyse. Das ist besonders bei Verteilungsnetzen von Vorteil, bei denen ungünstige Verhältnisse bezüglich Spannungs– und Stromqualität, hervorgerufen durch niedrige Kurzschlussleistungen und eine Vielzahl von Störquellen in den Verteilungsnetzen, entstehen. &nbsp

Sensing and interferometry, including design and characterisation of special optical fibres

This thesis presents my work in the area of optical fibre sensing, and optical fibre design and characterisation along with the interferometric and signal processing techniques that were developed along the way

Sensing and interferometry, including design and characterisation of special optical fibres

This thesis presents my work in the area of optical fibre sensing, and optical fibre design and characterisation along with the interferometric and signal processing techniques that were developed along the way

Magnetic Particle Imaging - Anwendungen von magnetischen Nanopartikeln in Analytik und Bildgebung

Magnetic Particle Imaging (MPI) is a new imaging modality that delivers tracer-based volume images with high spatial and temporal resolution. The properties of the nanoparticular tracer, that needs to be present in the imaging volume for MPI to render image contrast, have direct impact on the MPI performance. The magnetization dynamics of the superparamagnetic nanoparticles are a critical factor in MPI system design. However, once understood and numerically modelled the particle's magnetization dynamics are key to enabling functional imaging with MPI based on potential particle functionalization. This thesis describes the development of a magnetic particle imaging scanner and its accompanying particle characterization technique, magnetic particle spectroscopy (MPS). The devices have been designed, built and tested to deliver insights into particle dynamics and to function as a prototype platform for MPI research. That includes the scanner hardware as well as the software for modelling the particle's magnetization response and image reconstruction. The main focus is on the development and evolution of the so called 'Mobility MPI' (mMPI) which promises to provide an estimate of the particle mobility, including the hydrodynamic diameter of the particles and the viscosity of the surrounding medium, in additional to the standard concentration-weighted MPI image. By allowing a discrimination between Néel and Brownian contributions, mMPI in conjunction with a suitable tracer enables binding detection in the imaging volume. The harmonic spectrum connected with the dynamic magnetization response of the tracer is studied in MPS. The ability for conducting bio-assays with MPS is explored and the results are evaluated in context of appropriate numerical models. Furthermore, the effect of viscosity on the MPI system matrix is studied and different approaches for deducing mobility information from an MPI experiment are investigated.Magnetic Particle Imaging (MPI) ist eine neue Bildgebungsmodalität, die Volumenbilder mit hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung liefert. Die Eigenschaften des nanopartikulären Markers, der im Bildgebungsvolumen anwesend einen Bildkontrast generiert, haben dabei direkten Einfluss auf die MPI-Performance. Die Magnetisierungsdynamik der superparamagnetischen Nanopartikel ist auch ein entscheidender Faktor im MPI Systemdesign. Ein eingehendes Verständnis und die numerische Modellierung der Partikel-Magnetisierungsdynamik kann dabei ein Schlüssel zur Realisierung von funktionaler Bildgebung im MPI sein, die auf einer möglichen Funktionalisierung der Partikel beruht. Diese Arbeit beschreibt die Entwicklung eines Magnetic Particle Imaging Scanners und der dazugehörigen Charakterisierungstechnik, der Magnetic Particle Spektroscopy (MPS). Die Geräte wurden dabei entwickelt, gebaut und getestet, um Einblicke in die Partikeldynamik zu geben und um als Prototyp-Plattform für die MPI-Forschung zu dienen. Das schließt sowohl die Scanner-Hardware als auch die Software zur Modellierung der dynamischen Partikelantwort und zur Bildrekonstruktion ein. Der Fokus liegt hierbei auf der Entwicklung des sogenannten 'Mobility MPI' (mMPI), welches eine Bestimmung der Partikelbeweglichkeit zusätzlich zur konventionellen konzentrations-gewichteten MPI-Bildgebung ermöglicht. Die Partikelbeweglichkeit umfasst dabei den hydrodynamischen Durchmesser der Partikel und die Viskosität des sie umgebenden Mediums. Durch die Unterscheidung von Néel'schen und Brown'schen Beiträgen zur Magnetisierung ermöglicht mMPI in Verbindung mit einem geeigneten Marker die Bindungsdetektion im Bildgebungsvolumen. Das Harmonischen-Spektrum und die dynamische Magnetisierungsantwort des MPI-Markers werden im MPS untersucht. Außerdem wird die Durchführung von Bio-Assays auf der Basis von MPS erkundet, und die Ergebnisse werden mit entsprechenden numerischen Modellen verglichen. Darüber hinaus wird der Einfluss der Viskosität auf die MPI System-Matrix analysiert und verschiedene Ansätze zur Ableitung der Mobilitätsinformation der Partikel aus den MPI Messdaten untersucht

Electromagnetic Interference and Compatibility

Recent progress in the fields of Electrical and Electronic Engineering has created new application scenarios and new Electromagnetic Compatibility (EMC) challenges, along with novel tools and methodologies to address them. This volume, which collects the contributions published in the “Electromagnetic Interference and Compatibility” Special Issue of MDPI Electronics, provides a vivid picture of current research trends and new developments in the rapidly evolving, broad area of EMC, including contributions on EMC issues in digital communications, power electronics, and analog integrated circuits and sensors, along with signal and power integrity and electromagnetic interference (EMI) suppression properties of materials

Internationales Kolloquium über Anwendungen der Informatik und Mathematik in Architektur und Bauwesen : 20. bis 22.7. 2015, Bauhaus-Universität Weimar

The 20th International Conference on the Applications of Computer Science and Mathematics in Architecture and Civil Engineering will be held at the Bauhaus University Weimar from 20th till 22nd July 2015. Architects, computer scientists, mathematicians, and engineers from all over the world will meet in Weimar for an interdisciplinary exchange of experiences, to report on their results in research, development and practice and to discuss. The conference covers a broad range of research areas: numerical analysis, function theoretic methods, partial differential equations, continuum mechanics, engineering applications, coupled problems, computer sciences, and related topics. Several plenary lectures in aforementioned areas will take place during the conference. We invite architects, engineers, designers, computer scientists, mathematicians, planners, project managers, and software developers from business, science and research to participate in the conference

Fast diffusion MRI based on sparse acquisition and reconstruction for long-term population imaging

Diffusion weighted magnetic resonance imaging (dMRI) is a unique MRI modality to probe the diffusive molecular transport in biological tissue. Due to its noninvasiveness and its ability to investigate the living human brain at submillimeter scale, dMRI is frequently performed in clinical and biomedical research to study the brain’s complex microstructural architecture. Over the last decades large prospective cohort studies have been set up with the aim to gain new insights into the development and progression of brain diseases across the life span and to discover biomarkers for disease prediction and potentially prevention. To allow for diverse brain imaging using different MRI modalities, stringent scan time limits are typically imposed in population imaging. Nevertheless, population studies aim to apply advanced and thereby time consuming dMRI protocols that deliver high quality data with great potential for future analysis. To allow for time-efficient but also versatile diffusion imaging, this thesis contributes to the investigation of accelerating diffusion spectrum imaging (DSI), an advanced dMRI technique that acquires imaging data with high intra-voxel resolution of tissue microstructure. Combining state-of-the-art parallel imaging and the theory of compressed sensing (CS) enables the acceleration of spatial encoding and diffusion encoding in dMRI. In this way, the otherwise long acquisition times in DSI can be reduced significantly. In this thesis, first, suitable q-space sampling strategies and basis functions are explored that fulfill the requirements of CS theory for accurate sparse DSI reconstruction. Novel 3D q-space sample distributions are investigated for CS-DSI. Moreover, conventional CS-DSI based on the discrete Fourier transform is compared for the first time to CS-DSI based on the continuous SHORE (simple harmonic oscillator based reconstruction and estimation) basis functions. Based on these findings, a CS-DSI protocol is proposed for application in a prospective cohort study, the Rhineland Study. A pilot study was designed and conducted to evaluate the CS-DSI protocol in comparison with state-of-the-art 3-shell dMRI and dedicated protocols for diffusion tensor imaging (DTI) and for the combined hindered and restricted model of diffusion (CHARMED). Population imaging requires processing techniques preferably with low computational cost to process and analyze the acquired big data within a reasonable time frame. Therefore, a pipeline for automated processing of CS-DSI acquisitions was implemented including both in-house developed and existing state-of-the-art processing tools. The last contribution of this thesis is a novel method for automatic detection and imputation of signal dropout due to fast bulk motion during the diffusion encoding in dMRI. Subject motion is a common source of artifacts, especially when conducting clinical or population studies with children, the elderly or patients. Related artifacts degrade image quality and adversely affect data analysis. It is, thus, highly desired to detect and then exclude or potentially impute defective measurements prior to dMRI analysis. Our proposed method applies dMRI signal modeling in the SHORE basis and determines outliers based on the weighted model residuals. Signal imputation reconstructs corrupted and therefore discarded measurements from the sparse set of inliers. This approach allows for fast and robust correction of imaging artifacts in dMRI which is essential to estimate accurate and precise model parameters that reflect the diffusive transport of water molecules and the underlying microstructural environment in brain tissue.Die diffusionsgewichtete Magnetresonanztomographie (dMRT) ist ein einzigartiges MRTBildgebungsverfahren, um die Diffusionsbewegung von Wassermolekülen in biologischem Gewebe zu messen. Aufgrund der Möglichkeit Schichtbilder nicht invasiv aufzunehmen und das lebende menschliche Gehirn im Submillimeter-Bereich zu untersuchen, ist die dMRT ein häufig verwendetes Bildgebungsverfahren in klinischen und biomedizinischen Studien zur Erforschung der komplexen mikrostrukturellen Architektur des Gehirns. In den letzten Jahrzehnten wurden große prospektive Kohortenstudien angelegt, um neue Einblicke in die Entwicklung und den Verlauf von Gehirnkrankheiten über die Lebenspanne zu erhalten und um Biomarker zur Krankheitserkennung und -vorbeugung zu bestimmen. Um durch die Verwendung unterschiedlicher MRT-Verfahren verschiedenartige Schichtbildaufnahmen des Gehirns zu ermöglich, müssen Scanzeiten typischerweise stark begrenzt werden. Dennoch streben Populationsstudien die Anwendung von fortschrittlichen und daher zeitintensiven dMRT-Protokollen an, um Bilddaten in hoher Qualität und mit großem Potential für zukünftige Analysen zu akquirieren. Um eine zeiteffizente und gleichzeitig vielseitige Diffusionsbildgebung zu ermöglichen, leistet diese Dissertation Beiträge zur Untersuchung von Beschleunigungsverfahren für die Bildgebung mittels diffusion spectrum imaging (DSI). DSI ist ein fortschrittliches dMRT-Verfahren, das Bilddaten mit hoher intra-voxel Auflösung der Gewebestruktur erhebt. Werden modernste Verfahren zur parallelen MRT-Bildgebung mit der compressed sensing (CS) Theorie kombiniert, ermöglicht dies eine Beschleunigung der räumliche Kodierung und der Diffusionskodierung in der dMRT. Dadurch können die ansonsten langen Aufnahmezeiten für DSI erheblich reduziert werden. In dieser Arbeit werden zuerst geeigenete Strategien zur Abtastung des q-space sowie Basisfunktionen untersucht, welche die Anforderungen der CS-Theorie für eine korrekte Signalrekonstruktion der dünnbesetzten DSI-Daten erfüllen. Neue 3D-Verteilungen von Messpunkten im q-space werden für die Verwendung in CS-DSI untersucht. Außerdem wird konventionell auf der diskreten Fourier-Transformation basierendes CS-DSI zum ersten Mal mit einem CS-DSI Verfahren verglichen, welches kontinuierliche SHORE (simple harmonic oscillator based reconstruction and estimation) Basisfunktionen verwendet. Aufbauend auf diesen Ergebnissen wird ein CS-DSI-Protokoll zur Anwendung in einer prospektiven Kohortenstudie, der Rheinland Studie, vorgestellt. Eine Pilotstudie wurde entworfen und durchgeführt, um das CS-DSI-Protokoll im Vergleich mit modernster 3-shell-dMRT und mit dedizierten Protokollen für diffusion tensor imaging (DTI) und für das combined hindered and restricted model of diffusion (CHARMED) zu evaluieren. Populationsbildgebung erfordert Prozessierungsverfahren mit möglichst geringem Rechenaufwand, um große akquirierte Datenmengen in einem angemessenen Zeitrahmen zu verarbeiten und zu analysieren. Dafür wurde eine Pipeline zur automatisierten Verarbeitung von CS-DSI-Daten implementiert, welche sowohl eigenentwickelte als auch bereits existierende moderene Verarbeitungsprogramme enthält. Der letzte Beitrag dieser Arbeit ist eine neue Methode zur automatischen Detektion und Imputation von Signalabfall, welcher durch schnelle Bewegungen während der Diffusionskodierung in der dMRT entsteht. Bewegungen der Probanden während der dMRT-Aufnahme sind eine häufige Ursache für Bildfehler, vor allem in klinischen oder Populationsstudien mit Kindern, alten Menschen oder Patienten. Diese Artefakte vermindern die Datenqualität und haben einen negativen Einfluss auf die Datenanalyse. Daher ist es das Ziel, fehlerhafte Messungen vor der dMRI-Analyse zu erkennen und dann auszuschließen oder wenn möglich zu ersetzen. Die vorgestellte Methode verwendet die SHORE-Basis zur dMRT-Signalmodellierung und bestimmt Ausreißer mit Hilfe von gewichteten Modellresidualen. Die Datenimputation rekonstruiert die unbrauchbaren und daher verworfenen Messungen mit Hilfe der verbleibenden, dünnbesetzten Menge an Messungen. Dieser Ansatz ermöglicht eine schnelle und robuste Korrektur von Bildartefakten in der dMRT, welche erforderlich ist, um korrekte und präzise Modellparameter zu schätzen, die die Diffusionsbewegung von Wassermolekülen und die zugrundeliegende Mikrostruktur des Gehirngewebes reflektieren

Physics-Based Modeling of Power System Components for the Evaluation of Low-Frequency Radiated Electromagnetic Fields

The low-frequency electromagnetic compatibility (EMC) is an increasingly important aspect in the design of practical systems to ensure the functional safety and reliability of complex products. The opportunities for using numerical techniques to predict and analyze system’s EMC are therefore of considerable interest in many industries. As the first phase of study, a proper model, including all the details of the component, was required. Therefore, the advances in EMC modeling were studied with classifying analytical and numerical models. The selected model was finite element (FE) modeling, coupled with the distributed network method, to generate the model of the converter’s components and obtain the frequency behavioral model of the converter. The method has the ability to reveal the behavior of parasitic elements and higher resonances, which have critical impacts in studying EMI problems. For the EMC and signature studies of the machine drives, the equivalent source modeling was studied. Considering the details of the multi-machine environment, including actual models, some innovation in equivalent source modeling was performed to decrease the simulation time dramatically. Several models were designed in this study and the voltage current cube model and wire model have the best result. The GA-based PSO method is used as the optimization process. Superposition and suppression of the fields in coupling the components were also studied and verified. The simulation time of the equivalent model is 80-100 times lower than the detailed model. All tests were verified experimentally. As the application of EMC and signature study, the fault diagnosis and condition monitoring of an induction motor drive was developed using radiated fields. In addition to experimental tests, the 3DFE analysis was coupled with circuit-based software to implement the incipient fault cases. The identification was implemented using ANN for seventy various faulty cases. The simulation results were verified experimentally. Finally, the identification of the types of power components were implemented. The results show that it is possible to identify the type of components, as well as the faulty components, by comparing the amplitudes of their stray field harmonics. The identification using the stray fields is nondestructive and can be used for the setups that cannot go offline and be dismantle