Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.1
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pp.107-112
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2010
When we design the control system used Programmable Logic controller(PLC), if we program a Sequential Function Chart(SFC), It is easy to understand the sequential flow of control, to maintenance the controller and to describe a program. SFC language is programmed by a single sequence, a select sequence and a parallel sequence. In a select sequence, when the select step is error, the whole process is stopped. If the error step has no connection the whole process, the loss is down when we debugging the program without stopping the whole process. Therefore, this thesis shows the efficient method of remote control for select sequence and we confirmed its feasibility through actual example.
Pak, Chang-Ho;Hong, Sung-Hahm;Lee, Byeong-Huee;Huh, Kun-Soo
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.26
no.7
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pp.1446-1452
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2002
In the turning process, the feed is usually selected by a machining operator considering workpiece, cutting tool and depth of cut. Even if this selection can avoid power saturation or tool breakage, it is usually conservative compared to the capacity of the machine tools and can reduce the productivity significantly. This paper proposes a selection method of the feed and the reference cutting force based on MRR(material removal rate), maximum spindle power and specific energy. In order to estimate and control cutting force accurately in transient and steady state, this study utilizes a synthesized cutting force estimation method and a Fuzzy controller. The experimental results show that these systems can be useful for the unmanned turning process.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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v.10
no.3
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pp.165-175
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2010
This paper presents a fine-grain supply-voltage-control scheme for low-power FPGAs. The proposed supply-voltage-control scheme detects the critical path in real time with small overheads by exploiting features of asynchronous architectures. In an FPGA based on the proposed supply-voltage-control scheme, logic blocks on the sub-critical path are autonomously switched to a lower supply voltage to reduce the power consumption without system performance degradation. Moreover, in order to reduce the overheads of level shifters used at the power domain interface, a look-up-table without level shifters is employed. Because of the small overheads of the proposed supply-voltage-control scheme and the power domain interface, the granularity size of the power domain in the proposed FPGA is as fine as a single four-input logic block. The proposed FPGA is fabricated using the e-Shuttle 65 nm CMOS process. Correct operation of the proposed FPGA on the test chip is confirmed.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.35
no.1
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pp.85-90
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2011
To maintain the safety and efficiency of railroad vehicles, it is important to understand the working of the brake system with anti-skid control unit (ASCU) for rolling stocks. In this paper, a HILS (Hardware In-the Loop Simulations) system with ASCU hardware (for logic) and a DSP board (for dynamics) is developed to analyze skidding of the Hanvit-200 train during the process of braking. Experimental results are presented for the case that the skid on one of the four wheels is artificially generated using a Simulink model. A convenient GUI is prepared using ControlDesk of dSPACE.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2002.05a
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pp.21-25
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2002
Activated sludge processes are widely used in biological wastewater treatment processes. The main motivation of this research is to develop an intelligent control strategy for activated sludge process (ASP). ASP is a complex and nonlinear dynamic system because of the characteristic of wastewater, the change in influent rate, weather conditions, and so on. The mathematical model of ASP also includes uncertainties which are ignored or not considered by process engineer or controller designer. The ASP model based on Matlab/Simulink is designed in this paper. The performance of the model is tested by IWA (International Water Association) and COST (European Cooperation in the filed of Scientific and Technical Research) data that include steady-state results during 14 days. In this paper, fuzzy logic control approach is applied to control the DO (dissolved oxygen) concentration. The fuzzy logic controller that includes two inputs and one output can adjust air flowrate. Also, this paper introduces the remote monitoring and control system that is applied for the CSTR (Continuously Stirred Tank Reactor) wastewater treatment system. The CSTR plant has a local control and the remote monitoring system which is contained communication parts which consist of LAN (Local Area Network) network and CDMA (Code Division Multiple Access) wireless module. Remote control and monitoring systems are constructed in the laboratory.
The residential Fuel Cell system has high efficiency of 85% with transferring natural gas to electrical power and heat, directly and it is a friendly environmental new technology in that $CO_2$ emission can reduce 40% compared with conventional power generator and boiler. The residential fuel cell system consists of two main parts which have electrical and hot storage units. The electrical unit contains a fuel processor, a stack, an inverter, a control unit and balance of plant(BOP), and the cogeneration unit has heat exchanger, hot water tank, and auxiliaries. 5kW class fuel process was developed and tested from 2009, it was evaluated for long-term durability and reliability test including with improvement in optimal operation logic. Stack development was crried out through improvement of design and evaluation protocol. Development of system controller was successfully accomplished through strenuous efforts and original control logic was optimized in 5kW class PEMFC system. In addition, we have been focused on development of system process and assembly technology, which bring about excellent improvement of reliability of system. The 5kW class PEMFC system was operated under dynamic conditions for 1,000 hours and it showed a good performance of total efficiency and durability.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.12
no.3
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pp.246-254
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2002
In this paper auto-tuning scheme of PID controller based on the reference model has been studied for a Process control system by immune algorithm. Up to this time, many sophisticated tuning algorithms have been tried in order to improve the PID controller performance under such difficult conditions. Also, a number of approaches have been proposed to implement mixed control structures that combine a PID controller with fuzzy logic. However, in the actual plant, they are manually tuned through a trial and error procedure, and the derivative action is switched off. Therefore, it is difficult to tune. Since the immune system possesses a self organizing and distributed memory, it is thus adaptive to its external environment and allows a PDP (Parallel Distributed Processing) network to complete patterns against the environmental situation. Simulation results reveal that reference model basd tuning by immune network suggested in this paper is an effective approach to search for optimal or near optimal process control.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.48
no.10
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pp.1293-1302
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1999
In this paper, an on-line process scheme is presented for implementation of a intelligent on-line modeling of nonlinear complex system. The proposed on-line process scheme is composed of FNN-based model algorithm and PLC-based simulator, Here, an adaptive fuzzy-neural networks and HCM(Hard C-Means) clustering method are used as an intelligent identification algorithm for on-line modeling. The adaptive fuzzy-neural networks consists of two distinct modifiable sturctures such as the premise and the consequence part. The parameters of two structures are adapted by a combined hybrid learning algorithm of gradient decent method and least square method. Also we design an interface S/W between PLC(Proguammable Logic Controller) and main PC computer, and construct a monitoring and control simulator for real process system. Accordingly the on-line identification algorithm and interface S/W are used to obtain the on-line FNN model structure and to accomplish the on-line modeling. And using some I/O data gathered partly in the field(plant), computer simulation is carried out to evaluate the performance of FNN model structure generated by the on-line identification algorithm. This simulation results show that the proposed technique can produce the optimal fuzzy model with higher accuracy and feasibility than other works achieved previously.
A fuzzy logic based mobile robot navigation system was developed to improve the driving ability without trapping inside obstacles in complex terrains, which is one of the most concerns in robot navigation in unknown terrains. The navigation system utilizes the data from ultrasonic sensors to recognize the distances from obstacles and the position information from a GPS sensor. The fuzzy navigation system has two groups of behavior rules, and the robot chooses one of them based on the information from sensors while navigating for the targets. In plain terrains the robot with the proposed algorithm uses one rule group consisting of behavior rules for avoiding obstacle, target steering, and following edge of obstacle. Once trap is detected the robot uses the other rule group consisting of behavior rules strengthened for following edge of obstacle. The output signals from navigation system control the speed of two wheels of the robot through the fuzzy logic data process. The test was conducted in the Matlab based mobile robot simulator developed in this study, and the results show that escaping ability from obstacle is improved.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.15
no.3
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pp.186-191
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2015
Hand gesture is the most common tool used to interact with and control various electronic devices. In this paper, we propose a novel hand gesture recognition method using fuzzy logic based classification with a new type of sensor array. In some cases, feature patterns of hand gesture signals cannot be uniquely distinguished and recognized when people perform the same gesture in different ways. Moreover, differences in the hand shape and skeletal articulation of the arm influence to the process. Manifold features were extracted, and efficient features, which make gestures distinguishable, were selected. However, there exist similar feature patterns across different hand gestures, and fuzzy logic is applied to classify them. Fuzzy rules are defined based on the many feature patterns of the input signal. An adaptive neural fuzzy inference system was used to generate fuzzy rules automatically for classifying hand gestures using low number of feature patterns as input. In addition, emotion expression was conducted after the hand gesture recognition for resultant human-robot interaction. Our proposed method was tested with many hand gesture datasets and validated with different evaluation metrics. Experimental results show that our method detects more hand gestures as compared to the other existing methods with robust hand gesture recognition and corresponding emotion expressions, in real time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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