Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10c
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pp.355-357
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2001
TFRC(TCF-friendly Rate Control) 혼잡제어는 연속적인 재생을 필요로 하는 멀티미디어 서비스를 위한 TCP-friendly 알고리즘이다. 이러한 TCP-friendly 알고리즘의 성능을 결정하는 가장 중요한 요인으로 기존 TCP 혼잡제어 알고리즘을 이용하는 트래픽과의 전송대역폭에 대한 공정성(fairness)이다. TFRC 혼잡제어 알고리즘에서는 이러한 공정성을 만족시키기 위하여 TCP를 모델링한 식에 의하여 전송률을 결정한다. 그러나 TFRC 혼잡제어는 혼잡이 심한 네트워크 상황에서는 공정성이 급격히 떨어진다. 본 논문에서는 TFRC 혼잡제어알고리즘의 전송률 결정방법의 개선을 통하여, 높은 손실률을 보이는 혼잡한 네트워크상황에서 공정성이 떨어지는 문제를 해결한다.
일반적으로 제철공정에서 각 공정사이의 철판의 속도와 장력은 브라이드롤을 이용하여 제어하는데 여기서 입력 측의 브라이드롤은 장력을 제어하고 출력 측의 브라이드롤은 공정의 속도를 제어한다. 이와 같은 방법은 시스템 기동의 순간을 포함하여 공정속도의 변경이 있을 경우 제철 공정 상에서는 특히 철판의 높은 탄성에 기인하여 시스템이 상당히 불안정하게 된다. 본 논문에서는 각 전동기가 정해진 역할에 따라 독립적으로 장력 혹은 공정속도를 제어하고 장력의 모델링에서 비선형의 요소를 되먹임하여 원래의 시스템을 선형화시켰고 이때 미분관측기를 이용하였다. 이 제어기의 장점은 무엇보다도 독립적인 역할의 분담으로 인해 다수의 전동기로 확장이 용이하도록 하는 것이다.
본 고는 인공지능 기술이 특히 산업 공정 제어 분야에 응용되는 것에 대하여 기술한다. 그 내용은 크게 두 부분으로 나뉘어져 있으며, 처음 부분은 인공지능에 대하여 개괄적으로 기술하고 특히 산업 공정 제어 분야와 관련되는 인공지능의 기술에 대하여 설명한다. 다음 부분은 산업 공정 제어라는 응용분야의 특수적 상황을 설명하고 인공지능 기술이 실제로 어떻게 이 특수적 상황에 응용될 수 있는가에 대하여 기술한다. 단 여기서는 인공지능이 생산성 및 품질의 향상을 위하여 산업 공정 제어분야에 어떻게 응용되는가에 대하여 간략히 소개하며, 결코 기술적으로 상세한 내용을 기술하는 의도가 아님을 밝혀두고자 한다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.6
no.2
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pp.97-105
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1996
In this paper, an adaptive model predictive controller for nodinear processes using fuzzy model is proposed. Adaptive structure is implemented by recursive fuzzy modeling. The model and control law can be obtained the same as GPC, because the consequent parts of the fuzzy model comprise linear equations of input and output variables. The proposed Adaptive fuzzy model predictive controller (AFMPC) controls nonlinear process well due to the intrinsic nonlinearity of the fuzzy model. When AFMPC's output is variation in the process control input, it maintains zero steady-state offset for a constant reference input and has superior performance. The properties and performance of the proposed control scheme were examined with nonlinear plant by simulation.
생산공정에서 사용되는 거의 모든 제어대상 플랜트나 시스템들은 비선형적이고 불확실한 특성을 내포하고 있다. 종래의 제어기법들은 이러한 시스템들을 수학적으로 단순화시켜, 그 단순화된 모델을 바탕으로 제어하는 것을 기본으로 하고 잇는데, 이러한 방법은 시스템의 여러 가지 정 보의 손실을 초래하여 제어기 전체의 성능을 저하시키는 원인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 지능 제어 기법을 생산현장 플랜트에 적용함으로써, 종래의 제어기법들에 비해 향상된 제어 성능을 기대할 수 있다. 이 글에서는 이러한 기법들에 대한 이론의 소개 및 용접, 조립, 레이저 경화 등과 같은 생산공정과 로봇 제어분야 등에 적용한 사례연구를 살펴보고, 이를 통 하여 지능 제어 기법의 유용성을 살펴보기로 한다.
본 고는 자기동조 제어기 구성에 관한 논문으로 제어기는 공정의 매개변수 변화와 외란, 잡음에 대하여 운용자의 조작없이 스스로 제어 특성을 만족하도록 동작하며, 공장자동화 시스팀의 일부로서 계층제어 시스팀 구성이 가능한 통신기능을 가지고 있다. 또한, 공정의 시간지연, 불감시간, 비선형 등에 대해서 만족할만한 제어효과를 나타내며, 범용자기동조 제어모드와 PID제어모드를 갖는다. 본문에서는 자기동조 제어기의 시스팀구성, 하드웨어구성, 소프트웨어구성에 대하여 기술한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.04a
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pp.1447-1448
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2011
초저온 액화 공정 플랜트의 정상 운전시 제어 로직을 사전에 점검할 수 있는 테스트 플랫폼을 개발하였다. 초저온 액화 공정 플랜트상의 주요 제어 대상 포안트 17 개를 선정하여 PID 및 cascade 제어 알고리즘을 구현하였으며 이를 시뮬레이터에 연결하여 제어 로직 계산 결과를 테스트하였다. 시뮬레이터에서는 제어시스템의 제어 로직에 대한 동적 반응 특성을 계산하여 제시함으로써 제어시스템의 제어 로직을 사전에 분석, 점검할 수 있도록 역할을 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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