본 논문에서는 기존의 배전계통에 태양광, 풍력 등과 같은 신재생에너지 전원을 연계 시, 발생할 수 있는 문제점들을 효율적으로 유지관리하기 위해 무선 네트워크를 이용한 원격 제어장치를 제작하였다. 이 제어장치는 모의 태양광전원장치를 포함한 모의 배전계통장치와 PLC에 기반한 원격제어장치로 구성된다. 여기서 제어장치는 크게 2개의 기능으로 구성되는데, 원격지의 PLC로 제어 신호를 보내는 HMI(Autobase)를 이용한 제어부와 이 신호를 받아 동작 전원을 공급하는 PLC제어부로 구성된다. 본 논문에서는 상기의 장치를 이용하여 원격지에 설치된 태양광단지의 보수유지 관리에 필요한 무선 네트워크 원격제어의 기술적인 대안을 마련하였고, 스마트그리드 구축에 기여할 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 자동차 모듈조립 작업장에서 RFID 방식을 통하여 MES 서버와 POP 단말기 간의 상호작용과 인터페이스를 효율적으로 향상시킬 수 있는 특정 모형을 제시한다. MES 서버, RFID, PLC 및 POP 단말기 간의 실험결과, RFID에 의한 인터페이스 방식의 경우 기존의 근접센서에 의한 방식에 비하여 이동대차당 작업처리시간이 평균 10분에서 1분으로 대폭 감소하였고, 불량률도 평균 20%에서 1%로 대폭 줄어들었다.
산업제어시스템이란 전력, 수처리, 교통과 같은 주요기반시설이나, 자동화 공장, 화학 플랜트와 같이 산업분야의 프로세스를 안전하고 효율적으로 모니터링 및 제어하는 시스템을 말한다. 이러한 산업제어시스템을 대상으로 하는 사이버 공격이 성공한다면 큰 인명 피해, 경제적 피해를 유발할 수 있어, 국가단위 해커 집단들의 주요 공격 대상이 될 가능성이 높다. Stuxnet, Industroyer, TRITON과 같은 사이버 공격은 이러한 우려가 실제 현실로 드러난 사례이며, 사이버 공격으로 실제 물리적 피해를 발생시키기 위해 대상 제어시스템에 대한 깊은 지식을 기반으로 개발된 것으로 확인되었다. 따라서 산업제어시스템의 사고조사를 위해서는 사고분석가 역시 제어시스템 운영 프로세스에 대한 지식을 보유하고 제어시스템에 특화된 사고조사 기술을 확보해야 한다. 이를 위해 사이버와 물리적 경계에 위치한 임베디드 제어기기와 같이 사이버 공격의 대상이 될 수 있지만, IT분야에서 사용되지 않아 즉시 활용할 기술이 없는 장치들을 대상으로 하는 사고조사 기술 개발이 필요하다. 이러한 연구 개발의 첫 단계로써 대표적인 임베디드 제어기기인 PLC(Programmable Logic Controller) 4종을 대상으로 PLC의 로깅 기능 및 본 논문에서 제안한 공격 시나리오에서 사고조사에 활용 가능한 로그 생성 여부를 분석한 결과를 제시한다.
SME(small and medium sized enterprise) 환경의 스마트공장 환경에서는 실제 제조라인에서 동작하는 센서(Sensor) 및 액추에이터(Actuator)와 이를 관리하는 PLC(Programmable Logic Controller), 더불어 그러한 PLC를 제어 및 관리하는 HMI(Human-Machine Interface), 그리고 다시 PLC와 HMI를 관리하는 OT(Operational Technology)서버로 구성되어 있으며, 제어자동화를 담당하는 PLC 및 HMI는 공장운영을 위한 응용시스템인 OT서버 및 현장 자동화를 위한 로봇, 생산설비와의 직접적인 연결을 수행하고 있어서 스마트공장 환경에서 보안 기술의 개발이 중점적으로 필요한 영역이다. 이러한 SME 환경의 스마트공장 보안 내재화를 이루기 위해서는, 스마트공장 SW 및 HW 개발 단계에서 IEC 62443-4-1 Secure Product Development Lifecycle에 따른 프로세스 정립 및 IEC 62443-4-2 Component 보안 요구사항과 IEC 62443-3-3 System 보안 요구사항에 적합한 개발 방법론의 도입이 필요하다.
A lot of sensor and control signals is generated by an industrial controller and related internet-of-things in discrete manufacturing system. The acquired signals are such records indicating whether several process operations have been correctly conducted or not in the system, therefore they are usually composed of binary numbers. For example, once a certain sensor turns on, the corresponding value is changed from 0 to 1, and it means the process is finished the previous operation and ready to conduct next operation. If an actuator starts to move, the corresponding value is changed from 0 to 1 and it indicates the corresponding operation is been conducting. Because traditional fault detection approaches are generally conducted with analog sensor signals and the signals show stationary during normal operation states, it is not simple to identify whether the manufacturing process works properly via conventional fault detection methods. However, digital control signals collected from a programmable logic controller continuously vary during normal process operation in order to show inherent sequence information which indicates the conducting operation tasks. Therefore, in this research, it is proposed to a recurrent neural network-based fault detection approach for considering sequential patterns in normal states of the manufacturing process. Using the constructed long short-term memory based fault detection, it is possible to predict the next control signals and detect faulty states by compared the predicted and real control signals in real-time. We validated and verified the proposed fault detection methods using digital control signals which are collected from a laser marking process, and the method provide good detection performance only using binary values.
Up to now, industrial cranes play important roles as the effective machines to carry heavy loads in the manufacturing premise, in the construction field and so on. And, a crane is widely used not only to daily work but also to carry heavy materials efficiently in a construction site for prevention of accident. However, the crane operation is highly complicated even for experts. In this paper, we developed the content of the crane mounted on the controller. This content overload conditions in the operating environment for the crane operator to warn, and the operation of equipment has the capability to limit automatically. The content for crane controller is to alert the operator overload and to limit the operation of equipment for stabilizing capabilities. The content of the flexible algorithm is based on stabilizing controllers, PLC (Programmable Logic Controller) to connect for using the equipment and electrical control systems to ensure the safety of workers and to improve the ability to work possible.
This paper reviews and identifies issues in the application of virtual commissioning technology for automated manufacturing systems. While the real commissioning of a manufacturing system involves a real plant system and a real controller, the virtual commissioning deals with a virtual plant model and a real controller. The expected benefits of virtual commissioning are the reduction of debugging and correction efforts during the subsequent real commissioning stage. However, it requires a virtual plant model and hence still requires significant amount time and efforts. Two main issues are identified, the physical model construction of a virtual device, and the logical model construction of a virtual device. This paper reviews the current literature related to the two issues and proposes future research directions to achieve the full utilization of virtual commissioning technology.
This paper presents the design of high speed processor for a sequence logic control using field programmable gate array(FPGA). The sequence logic controller is widely used for automating a variety of industrial plants. The FPGA designed by VHDL consists of program and data memory interface block, input and output block, instruction fetch and decoder block, register and ALU block, program counter block, debug control block respectively. Dedicated clock inputs in the FPGA were used for high speed execution, and also the program memory was separated from the data memory for high speed execution of the sequence instructions at 40 MHz clock. Therefore it was possible that sequence instructions could be operated at the same time during the instruction fetch cycle. In order to reduce the instruction decoding time and the interface time of the data memory interface, an instruction code size was implemented by 16 bits or 32 bits respectively. And the real time debug operation was implemented for easy debugging the designed processor. This FPGA was synthesized by pASIC 2 SpDE and Synplify-Lite synthesis tool of Quick Logic company. The final simulation for worst cases was successfully performed under a Verilog HDL simulation environment. And the FPGA programmed for an 84 pin PLCC package was applied to sequence control system with inputs and outputs of 256 points. The designed processor for the sequence logic was compared with the control system using the DSP(TM320C32-40MHz) and conventional PLC system. The designed processor for the sequence logic showed good performance.
This paper is about the development of surface inspection of bearing inner and outer race using machine vision. Before this system is developed, most inspections are performed by workers' naked eye. To improve both the inconvenience and incorrectness, another new tester is introduced. This system has the three sections mainly. First one is the mechanism section which transfers bearing manufactured from previous process line to the testing process in plant. Another is the inspection system which is composed of two parts: computer vision and measurement system using laser diode which inspects the defects of the bearing inner or outer race. The other is the pneumatic cylinder part controlled by Programmable Logic Controller(PLC). The system which is developed shows favorable results, and that has the advantage of convenience and correctness compared to previous system.
As the 4th industrial revolution based on ICT is progressing in the manufacturing field, interest in building smart factories that can be flexible and customized according to customer demand is increasing. To this end, it is necessary to maximize the efficiency of factory by performing an automated process in real time through a network communication between engineers and equipment to be able to link the established IT system. It is also necessary to collect and store real-time data from heterogeneous facilities and to analyze and visualize a vast amount of data to utilize necessary information. Therefore, in this study, four types of controllers such as PLC, Arduino, Raspberry Pi, and embedded system, which are generally used to build a smart factory that can connect technologies such as artificial intelligence (AI), Internet of Things (IoT), and big data, are configured. This study was conducted for the development of a program that can collect and store data in real time to visualize and manage information. For communication verification by controller, data communication was implemented and verified with the data log in the program, and 3D monitoring was implemented and verified to check the process status such as planned quantity for each controller, actual quantity, production progress, operation rate, and defect rate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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