Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.14
no.1
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pp.31-42
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1988
This paper studies class-based turnover assignment rule in terms of the expected travel time in automated storage/retrieval systems (AS/RS). With the rack face not necessarily in square in time, travel time models of two and three-class systems are developed, from which class partition values are determined for single command cycle. Also, the effects of the system parameters such as the rack shape factor and the skewness of the ABC curve are evaluated on the travel time through example problems.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.16
no.2
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pp.179-184
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2006
An intuitive understanding of the dynamic pattern generation in asymmetric networks may be considered an essential component in developing models for the dynamic information processing. It has been reported that the neural network with cyclic connections generates multiple limit cycles. The dynamics of discrete time network with cyclic connections has been investigated intensively. However, the dynamics of a cyclic connection neural network in continuous-time has not been well-known due to the considerable complexity involved in its calculation. In this paper, the dynamic behavior of a continuous-time cyclic connection neural network, in which each neuron is connected only to its nearest neurons with binary synaptic weights of ${\pm}1$, has been investigated. Furthermore, the dynamics and stability of the network have been analyzed using a piece-wise linear approximation.
This article explores the speed regulation problem of permanent magnet synchronous motor (PMSM) systems subjected to unknown time-varying disturbances. A continuous sliding mode control (CSMC) technique is introduced for the speed loop to enhance the robustness of PMSM systems and eliminate the chattering phenomenon caused by high-frequency switch function in the conventional control law. However, the high control gain of the CSMC law in the presence of strong disturbances leads to large steady-state speed fluctuations for PMSM systems. In many application fields, PMSM systems are affected by time-varying disturbances instead of constant disturbances. For example, electric bicycles are usually affected by changing environmental disturbances, including wind speeds, road conditions, etc. These disturbances may be in the form of constant, ramp, and parabolic disturbances. Hence, a generalized proportional integral (GPI) observer is employed to estimate these types of disturbances. Then, the disturbance estimation method and the aforementioned CSMC method are combined to establish a composite sliding mode control method called the CSMC+GPI method for the speed loop of PMSM systems. Contrary to the conventional sliding mode control technique, the proposed method completely eliminates the chattering phenomenon caused by the switching function in the conventional control law. Moreover, a small control gain for the CSMC+GPI method is chosen by feed-forwarding estimated values to the speed controller. Hence, the steady-state speed fluctuations are small. The effectiveness of the proposed control scheme is verified by simulation and experimental result.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.11
no.7
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pp.653-658
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2001
In this paper, we find the necessary and sufficient conditions for the discrete time nonlinear system to be transformed into observable canonical form by state coordinates change. Unlike the continuous time case, our theorems give the desired state coordinates change without solving partial differential equations. Also, our approach is applicable to both autonomous systems and control systems by slight change of the definition of the vector field.
This paper develops a stability analysis and controller synthesis methodology for a continuous-time affine Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy systems with parametric uncertainties. Affine T-S fuzzy system can be an advantage because it may be able to approximate nonlinear functions to high accuracy with fewer rules than the homogeneous T-S fuzzy systems with linear consequents only. The analysis is based on Lyapunov functions that are continuous and piecewise quadratic. The search for a piecewise quadratic Lyapunov function can be represented in terms of bilinear matrix inequalities (BMIs). A simulation example is given to illustrate the application of the proposed method.
The problem of identification of continuous systems is considered when both the discrete input and output measurements are contaminated by white noises. Using a predesigned digital low-pass filter, a discrete-time estimation model is constructed easily without direct approximations of system signal derivatives from sampled data. If the pass-band of the filter is designed so that it includes the main frequencies of both the system input and output signals in some range, the noise effects are sufficiently reduced, accurate estimates can be obtained by least squares(LS) algorithm in the presence of low measurement noises. Two classes of filters(infinite impulse response(IIR) filter and finite impulse response(FIR) filter) are employed. The former requires less computational burden and memory than the latter while the latter is suitable for the bias compensated least squares(BCLS) method, which compensates the bias of the LS estimate by the estimates of the input-output noise variances and thus yields unbiased estimates in the presence of high noises.
This paper presents intelligent digital redesign method of global approach for hybrid state space fuzzy-model-based controllers. For effectiveness and stabilization of continuous-time uncertain nonlinear systems under discrete-time controller, Takagi-Sugeno(TS) fuzzy model is used to represent the complex system. And global approach design problems viewed as a convex optimization problem that we minimize the error of the norm bounds between nonlinearly interpolated lineal operators to be matched. Also, by using the bilinear and inverse bilinear approximation method, we analyzed nonlinear system's uncertain parts more precisely. When a sampling period is sufficiently small, the conversion of a continuous-time structured uncertain nonlinear system to an equivalent discrete-time system have proper reason. Sufficiently conditions for the global state-matching of the digitally controlled system are formulated in terms of linear matrix inequalities (LMIs). Finally, a T-S fuzzy model for the chaotic Lorentz system is used as an example to guarantee the stability and effectiveness of the proposed method.
This paper presents a binary clustering network (BCN) and a heuristic algorithm to detect pitch for recognition of keywords in continuous speech. In order to classify nonlinear patterns, BCN separates patterns into binary clusters hierarchically and links same patterns at root level by using the supervised learning and the unsupervised learning. BCN has many desirable properties such as flexibility of dynamic structure, high classification accuracy, short learning time, and short recall time. Pitch Detection algorithm is a heuristic model that can solve the difficulties such as scaling invariance, time warping, time-shift invariance, and redundance. This recognition algorithm has shown recognition rates as high as 95% for speaker-dependent as well as multispeaker-dependent tests.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.38
no.2
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pp.40-46
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2015
The modular assembly system can make it possible for the variety of products to be assembled in a short lead time. In this system, necessary components are assembled to optional components tailor to customers' orders. Budget for inventory investments composed of inventory and purchasing costs are practically limited and the purchasing cost is often paid when an order is arrived. Service cost is assumed to be proportional to service level and it is included in budget constraint. We develop a heuristic procedure to find a good solution for a continuous review inventory system of the modular assembly system with a budget constraint. A regression analysis using a quadratic function based on the exponential function is applied to the cumulative density function of a normal distribution. With the regression result, an efficient heuristics is proposed by using an approximation for some complex functions that are composed of exponential functions only. A simple problem is introduced to illustrate the proposed heuristics.
Bae, Sangmu;Jeon, Jae-Young;Kwon, Young Sik;Nam, Yujin
Journal of the Korean Society for Geothermal and Hydrothermal Energy
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v.16
no.4
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pp.24-30
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2020
Ground source heat pump (GSHP) systems are actively introduced as cooling and heating conditioning systems of buildings due to annual stable performance and easily maintenance. However, ground temperature imbalance is occurred when the GSHP is used for a long period. Therefore, in this study, we proposed the operation method of the system that considered the recovery time of heat source temperature. The entering water temperature (EWT) and heat exchange rate (HER) were comparatively analyzed according to the continuous and intermittent operation. Furthermore, the underground thermal environment was evaluated by numerical analysis model. As the result, the intermittent operation was a maximum of 12.3% higher HER during the heating period than the continuous operation. In addition, the overall ground heat source temperature at the intermittent operation was higher than it at the continuous operation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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