This paper deals with developing a remote & real-time Computer-Aided Logistics Support (CALS) Systems through Information Super-Highway. A prototype of CALS is designed and implemented considering the environment of Information Super Highway. The concept of CSCW based virtual enterprise is discussed in con-nection with the four different activities. development of remote & virtual equipment controller remote-monitoring & inspection real time tracking of logistics information and web-based bidding and delivery system. A real implemented system is demonstrated under the Infor-mation Super-Highway with the corresponding software and hardware configuration.
In this study, 8 ch. FECG signal storage system with general cassette recorder and amplifier is developed, and simulated LMS algorithm. In future we construct real time FECG monitor system that is used digital signal processor.
LCC(Launch Control Center) in NARO space center performs a data monitoring and control through the interface to the external system of launch vehicle. Launch control function needs high reliability and processing speed. Hence, LCS(Launch Control System) is made up a real time system. An important role of the LCS Prototype is discovering a risk element and minimizing it through developing a launch control system. This paper deals with a real time data processing among the simulator, gateway, data distribution server, command and control server which is involving LCS Prototype.
최근 열차운행의 안전을 실시간으로 감시하고 통제를 통해 사고 및 위험을 예방하는 안전관제 플랫폼의 연구가 진행 중에 있다. 초기 설계에서 기존 분산된 안전 데이터의 통합에 따른 대용량 데이터의 실시간 처리를 위하여 분산 네트워크를 지원하는 DDS통신 방식을 채택하였으나, 안전관제 플랫폼 내부의 서버와 콘솔 간 통신은 기존의 TCP소켓통신을 그대로 적용하였다. TCP소켓통신의 경우 1대1 통신으로 안전관제 테스트베드의 소규모 시스템을 위한 데이터 처리는 가능하지만, 추후 전국으로 확대되면 방대한 데이터로 인해 통신 트래픽이 발생하는 경우 대처가 어렵게 된다. 본 논문에서는 안전관제 플랫폼의 서버와 콘솔 간 인터페이스 방식을 분산네트워크를 지원하는 DDS통신으로 제안하였으며, TCP소켓방식과 DDS방식의 데모를 구현하고 처리량 및 속도 비교 분석을 수행하였다. 그 결과, DDS통신을 적용하는 경우 향후 변경될 수 있는 시스템에 대비하여 확장성과 유연성이 개선된다는 사실을 도출하였다.
We propose an adaptive monitoring a, pp.oach for serially correlated data. This algorithm uses the adaptive linear prediction lattice filter (ALPLF) which makes it compute process parameters in real time and recursively update their estimates. It involves computation of the forward and backward prediction errors. CUSUM control charts are a, pp.ied to prediction errors simulaneously in both directions as an omnibus method for detecting changes in process parameters. Results of computer simulations demonstrate that the proposed adaptive monitoring a, pp.oach has great potentials for real-time industrial a, pp.ications, which vary frequently in their control environment.
In these days, as it frequently happens that water level in the river exceeds the design floods due to irregular heavy rainfall, so it is required, first of an, to manage with railroad bridge safely. Because train control criterion under heavy rainfall is still not prepared and automatic flood monitoring system for railroad bridges is not used, worry over invisible economic loss due to train passage delay is in existence. Therefore, it is important to secure the safety and detect the risk like turnover or failure of railroad bridges through systematic disaster prevention system. And the transition from conventional monitoring method to real time monitoring method supported by sensors and communication system with high technology is rapidly needed. This research is on developing the real time flood monitoring system which prevents railroad disasters in advance by detecting continuously the water level of railroad bridge through CCD camera and water level gauge.
In spite of the emphasis on quality control in auto-industry, most of subcontract enterprises still lack a systematic in-process quality monitoring system for predicting the product/part quality for their customers. While their manufacturing processes have been getting automated and computer-controlled ever, there still exist many uncertain parameters and the process controls still rely on empirical works by a few skilled operators and quality experts. In this paper, a real-time product quality monitoring system for auto-manufacturing industry is presented to provide the systematic method of predicting product qualities from real-time production data. The proposed framework consists of a product quality ontology model for complex manufacturing supply chain environments, and a real-time quality prediction tool using support vector machine algorithm that enables the quality monitoring system to classify the product quality patterns from the in-process production data. A door trim production example is illustrated to verify the proposed quality prediction model.
In this paper, the active monitoring and control system is developed. This system can monitor the status of high the speed spindle in real time during its processing, and can analyze its influence of dimensional accuracy and processing if any, and can control the machining condition to realize the machining system equipped with active monitoring and self-diagnostic features. Machining experiment was performed on 3 materials Al, Brass and S45C in order to derive the relation between active monitoring and control algorithm by the machining load. In addition, we measured surface roughness of processing specimen along with the data change of spindle rotating speed and conveying speed according to variation of machining load. Based on these experiments, we derived relations for each material that can be applied to the control algorithm to allow self control of the rotating speed and conveying speed according to the machining load.
본 연구에서는 대형상용차 및 트레일러에 적용되는 브레이크 챔버의 압력을 실시간으로 모니터링하는 핵심부품인 센서 컨트롤 박스에 대하여 전산해석 프로그램인 ANSYS Workbench R2021 [7]을 활용하여 진동시험 규격인 KS R1034의 시험 조건을 기초로 고유진동수 및 진동에 의한 구조적 안전성을 분석하였다. 모달 해석을 통해 5Hz ~ 100Hz 주파수 영역에서 공진점을 검출하였고, 조화해석을 통해 33Hz ~ 67 Hz의 결과값을 비교하였다.
Batch processes are a significant class of processes in the process industry and play an important role in the production of high quality speciality materials. Examples include the production of semiconductors, chemicals, pharmaceuticals, and biochemicals. With on-line sensors connected to most batch processes, massive amounts of data are being collected routinely during the batch on easily measured process variables such as temperatures, pressures, and flowrates. In this paper, multivariate SPC charts for on-line monitoring of the progress of new batches are developed which utilize the information in the on-line measurements in real-time. We propose the formation of statistical model which describes the normal operation of a batch at each time interval during the batch operation. An on-line monitoring scheme based on the proposed method can handle both cross-correlation among process variables at any one time and auto-correlation over time. And the control limits for the monitoring charts are established from sound statistical framework unlike previous researches which use the external reference distribution. The proposed charts perform real-time, on-line monitoring to ensure that the batch is progressing in a manner that will lead to a high-quality product or to detect and indicate faults that can be corrected prior to completion of the batch. This approach is capable of tracking the progress of new batch runs, identifying the time periods in which the fault occurred and detecting underlying cause.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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