Automation control and the data for control of industrial equipment for the diagnosis and prediction is a key to success in the 4th industrial revolution. It increases process efficiency and productivity through data collection, realtime monitoring, and the data analysis. However, university and research environment are still suffering from logging the data in manual way, and we occasionally loss the equipment data logging due to the lack of automatic data logging system. State variable presents the current condition of the equipment operation which is closely related to process result, and it is valuable to monitor and analyze the data for the equipment health monitoring. In this paper, we demonstrate the collection of equipment state variable data via programmable logic controller (PLC) and the visualization of the collected data over the Web access supervisory control and data acquisition (SCADA). Test vehicle for the implementation of the suggested SCADA system is a relay switched physical vapor deposition system in the university environment.
There are many difficulties in the applications of smart manufacturing technology in the era of the 4th industrial revolution. In this paper, a test bed was built to aim for acquiring smart manufacturing technology, and the test bed was designed to acquire basic technologies necessary for PLC (Programmable Logic Controller), HMI, Internet of Things (IoT), artificial intelligence (AI) and big data. By building a vehicle maintenance lift that can be easily accessed by the general public, PLC control technology and HMI drawing technology can be acquired, and by using cloud services, workers can respond to emergencies and alarms regardless of time and space. In addition, by managing and monitoring data for smart manufacturing, it is possible to acquire basic technologies necessary for embedded systems, the Internet of Things, artificial intelligence, and big data. It is expected that the improvement of smart manufacturing technology capability according to the results of this study will contribute to the effect of creating added value according to the applications of smart manufacturing technology in the future.
Recently, interest in baseball has been increasing as the level of international baseball games, the popularity of domestic leagues, and the number of players entering the MLB has increased. In this paper, we propose a pitching system that can be applied to both professional and amateur baseball. The pitching system consists of a control module using MSB764T PLC, a pitching mechanism including AC motors and a ball feed rail, an HMI using the CHA-070WR model, inverter, etc. To pitch the breaking balls, the two AC motors each use an inverter to independently control the speed. The implemented pitching system was experimented on, investigating ball speed and ball movement according to RPM using the BUSHNELL Velocity Speed Gun. Experimental results on ball speed are similar to the theoretical data and the measured data. From the experimental data, it is confirmed that the damping coefficient value for the pitching ball is about 0.98. In the case of the breaking ball, the larger the difference between the speeds on the sides of the ball and the faster the ball speed, the larger the bending degree.
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.
In this study, a hardware-in-the-loop simulation (HILS) environment was established using MATLAB/Simulink to simulate and verify the power performance of a wind turbine. The target wind turbine was selected as the NREL 5 MW model, and modeling was performed based on the disclosed specifications. The HILS environment consists of a PC equipped with a MATLAB/Simulink program, a programmable logic controller (PLC) for uploading and linking control algorithms, and data acquisition (DAQ) equipment to manage wind turbine data input and output. The operation of the HILS environment was carried out as a procedure of operation (PC) of the target wind turbine modeled based on MATLAB/Simulink, data acquisition (PLC) of control algorithms, control command calculation (PLC), and control command input (PC). The simulation was performed using the HILS environment under turbulent wind conditions and compared with the simulation results performed under the same conditions in the HILS environment using the commercial program Bladed for performance verification. From the comparison, it was found that the dynamic simulation results of the Bladed HILS and the MATLAB HILS were close in power performances and the errors in the average values of rotor rotation speed and power generation between the two simulations were about 0.44 % and 3.3 %, respectively.
본 논문에서는 자동차 패널 자동창고 시스템의 PLC 시뮬레이션 적용 연구 사항에 관해 소개한다. 자동차 차종의 증가에 따라 차종 별 패널 공급의 복잡도가 향상되었다. 이를 해결하기 위해 AS/RS 시스템을 사용하지만, 내부 시스템 로직의 복잡성으로 인해 사전에 검증하는 것이 매우 어렵다. 특히 AS/RS시스템 제어의 중추적 역할을 하는 PLC는 하위 레벨의 언어로 기술되기 때문에, 사용자가 정확히 이해하고 검증을 수행하기 힘든 것이 현실이다. 본 논문에서는 이 같은 논리적 복잡성과 언어적 한계를 극복하고자 PLC 와 3D 모델을 연동하는 시뮬레이션 환경을 제안하였다. 특히 차체 조립라인의 설비 및 패널 데이터를 실측치를 기반으로 하였고, 실제 PLC 신호를 이용하여 환경을 구축함으로써 시스템 구축 이전에 시운전 환경을 완벽히 구현하였다. 사용자는 제안된 시뮬레이션 환경에서 AS/RS 로직을 시운전 할 수 있게 되었고, 이를 통해 경제적, 시간적 이득을 얻게 되는 장점을 갖는다.
SME(small and medium-sized enterprise) 환경의 스마트제조 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 스마트제조 환경에서 보안 기술의 개발이 중점적으로 필요한 영역이다. 하지만, SME 환경의 스마트제조에서는 과거의 폐쇄 환경에서 동작하던 시스템으로 구성되어 있는 경우가 상당하여 인터넷을 통해 외부와 연동되어 동작하게 되는 현재의 환경에서는 보안에 취약한 부분이 존재한다. 이러한 SME 환경의 스마트제조 보안 내재화를 이루기 위해서는, 스마트제조 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. 따라서, 본 논문에서는 SME 환경에서의 스마트제조에 보안 내재화를 제공하기 위한 IEC 62443 기반의 개발 보안 생애주기 프로세스에 대한 적용 방안을 제안한다.
PAL-XFEL 장치에 사용 할 고전압 펄스 모듈레이터 출력파워는 수 ${\mu}s$ 범위의 짧은 고전압(400 kV), 대전류(500 A) 펄스를 요구한다. 이러한 펄스파워를 얻기 위해서 PFN(Pulse Forming Network)에 에너지를 축적하고, 플라즈마 스위치인 싸이라트론을 통하여 에너지를 신속하게 클라이스트론 쪽으로 전달한다. 클라이스트론은 모듈레이터에서 공급하는 펄스 전원을 이용하여 RF를 증폭하는 대출력 고주파 증폭장치이다. 고전압 펄스 모듈레이터 제어기는 고속펄스 신호처리 모듈(Fast Pulse Signal Conditioning Module), PLC(Programmable Logic Controller)로 구성되어 있다. 고전압 펄스 모듈레이터에 사용하는 대용량 싸이라트론은 고전력을 스위칭 할 때 발생하는 스위칭 노이즈는 매우 크다. 이러한 노이즈는 모듈레이터의 출력 시그널인 빔 전압, 빔 전류, EOLC(End of Line Clipper) 전류, DC high voltage에 섞여 있으면서 신호 왜곡 및 제어장치의 고장을 유발시킨다. 이처럼 노이즈가 많이 포함되어 있는 아닐로그 신호를 깨끗한 신호(a clean signal)로 바꾸어주는 노이즈 필터링 장치인 고속펄스 신호처리 모듈을 제작하여 실험한 결과를 알아보고 모듈레이터 인터록 시스템인 PLC에서 Dynamic Interlock의 응답시간을 빠르게 하기위한 회로 수정에 대한 결과에 관하여 기술하고자 한다.
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.
사람의 장속에서 영상을 획득하여 이를 체외로 전송하는 무선 내시경과 같은 초소형 텔레메트리 캡슐에서는 캡슐의 크기와 전원 공급에 많은 제약을 받는다. 캡슐을 삼킬 수 있는 크기로 제작하기 위해서는 소형의 건전지를 사용하여 캡슐이 소화관 내를 조사하는 동안 안정적인 전원 공급이 이루어지도록 해야 한다. 이를 위해서는 양방향 통신을 이용한 캡슐의 동작 및 전원 제어가 필수적이다. 본 연구에서는 캡슐형 내시경에서의 양방향 통신을 위한 CPLD (complex programmable logic device) 기반의 제어기를 설계 및 구현하였다. 캡슐 제어기는 체외의 제어기로부터 제어 명령을 전달받아 이를 수행하며 제어 동작의 수행 결과로 장내부의 영상을 획득하여 체외로 전송한다. 설계한 제어기를 컴퓨터 모의실험을 통해 설계사양을 검증하고 이를 CPLD로 구현하였다. 구현한 제어기를 캡슐형 무선 내시경에 탑재하여 동물실험을 수행하였으며 동물 실험 결과 실험 대상 동물의 체내에서 캡슐의 동작과 전원을 제어 할수 있었으며 동작제어의 결과로 장내부의 영상을 획득하여 이를 복원 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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