This paper describes a message model based on XML (eXtensible Markup Language) to present real-time data from sensors and instruments at manufacturing processes for web service. HTML (Hyper Text Markup Language) is inadequate for describing real-time data from process control plants while it is suitable for displaying non-real-time multimedia data on web. For XML-based web service of process data, XML format for the data presentation was proposed after investigating data of various instruments at steel-making plants. Considering transmission delay inevitably caused from increased message length and processing delay from transformation of raw data into defined format, which was critical for operation of a real-time system, its performance was evaluated by simulation. In the simulation, we assumed two implementation models for conducting the transformation function. In one model, transformation was done at an SCC (Supervisory Control Computer) after receiving real-time data from instruments. In the other model, transformation had been carried out at instruments before the data were transmitted to the SCC. Various tests had been conducted under different conditions of offered loads and data lengths and their results were described.
Arc must be stable during welding first of all other factors for obtaining sound weldment, especially in the automation of welding process. Arc stability is somewhat sophisticated phenomenon which is not clearly defined yet. In consumable electrode welding, the voltage and current variation due to metal transfer enables to assess arc stability. Recently, statistical analyses of the voltage and current waveform factors are performed to assess the degress of arc stability which is assessed and controlled by operator's own experience by now. But, considering the increasing need and the trend of automation of welding process, it is necessary to monitor arc stability in real-time. In this sutdy, the modified stability index composed of two voltage and current wvaeform factors (arc time and short circuit time) reduced from four factors (arc time, short circuit time, average arc current and average short circuit current) in Mita's index by the welding electrical circuit modeling is proposed and verified by experiments to be well estimating arc stability in the static sense. Also, the recursive calculation form estimating present arc stability in the dynamic sense is developed for real-time estimation. The results of applying the recursive index during welding show good estimation of arc stability in real-time. Therefore, the results of this study offers the mean for real-time control arc stability.
Finding a valid timing constraint is one of the most important issues in the real-time monitoring area. To get the valid timing constraint, a developer executes a real-time process and changes the constraint on a regular basis. This is an exhaustive and time-consuming process. To improve this approach, we propose a timing constraint search technique. This technique uses two load models and one condition proposed in this paper to support the developer in determining the valid timing constraint range in an easy and systematic manner.
All sorts of technique for schedule progress management is being developed recently, These can change and develop the abstractive concept model to a detailed model that describes the visual 3D image about a schedule plan. but, this technique is troublesome, because this requires the handwork by means of connection between 3D-CAD and scheduling Program. In this study, the process of real-time schedule progress control system using the integrated database by 3D-CAD object information system and schedule module is presented. This study present the process of a schedule progress management using UML, and the process of real-time schedule progress management using RFID system. Through this study, we want to realize the rapid generation of estimated schedule information and to simulate and analyze actual schedule information by real-time.
FOPDT(First-Order Plus Dead-Time) and SOPDT(Second-Order Plus Dead-Time) process, which are used as the most useful process in industry, are difficult about process identification because of the long dead-time problem and the model mismatch problem. Thus, the accuracy of process identification is the most important problem in FOPDT and SOPDT process control. In this paper, we proposed the real-coded genetic algorithm for identification of FOPDT and SOPDT processes. The proposed method using real-coding genetic algorithm shows better performance characteristic comparing with the existing an area-based identification method and a directed identification method that use step-test responses. The proposed strategy obtained useful result through a number of simulation examples.
Fieldbus is the lowest level communication network in factory automation and process control systems. Performance of factory automation and process control systems is directly affected by the data delay induced by network traffic. Data generated from several distributed field devices can be largely divided into three categories: sporadic real-time, periodic real-time and non real-time data. Since these data share one fieldbus network medium, the limited bandwidth of a fieldbus network must be appropriately allocated to the sporadic real-time, periodic real-time and non real-time traffic. This paper introduces a new fieldbus design scheme which allocates the limited bandwidth of fieldbus network to several different kinds of traffic. The design scheme introduced in this study not only satisfies the performance requirements of application systems interconnected into the fieldbus but also fully utilizes the network resources. The design scheme introduced in this study can be applicable to cyclic service protocols operated under single-service discipline. The bandwidth allocation scheme introduced in this study is verified using a discrete-event/continuous-time simulation experiment.
A web application running on the Internet is causing many difficulties for a program developer, and it requires to process multiple sessions at the same time due to the occurrence of excessive traffic. Web applications should be able to process concurrent requests efficiently and in real time. Node.js is a single-threaded server-side JavaScript environment implemented in C and C ++ as one of the latest frameworks to implement event models across the entire stack. Nodes implement JavaScript quickly and robust to achieve the best performance using a JavaScript V8 engine developed by Google. In this paper, it will be explained the operation principle of Node.js, which is a lightweight real-time web server that can be implemented in JavaScript for real-time responsive web applications. In addition, this application was practically implemented through automatic alignment system for group scheduling to demonstrate event-based real-time response web processing.
We discussed the Distributed Control System's design on preface and analyzed time of the real-time communication by using designed system. The DCS proposed in this thesis was implemented to network file system having recovery advantage and shared memory method to access file system of a Remote Station with ease. Also, this system minimized the network delay-time by using the real-time VME147 board. In implemented DCS, the performance analysis of real-time process of a Remote Station was done to get the total time for reak-tune communication from a Remote Station to the Central Station after terminating of process. For the analysis of system performance, we experiented by three steps. Firstly, we measuredthe processing the of LOOP function that real-time CPU convertes to-2,500~10.000 values from the input data of the Analog Interface Card. Secondly, we measured the processing time of the LOGIC function and the LOOP function. Lastly, we measured total processing time for communication from a Remote Station to the Centrol Station.
This paper proposes a methodology to measure the risk level in real-time for Business Activity Monitoring (BAM). A decision-tree methodology was employed to analyze the effect of process attributes on the result of the process execution. In the course of process execution, the level of risk is monitored in real-time, and an early warning can be issued depending on the change of the risk level. An algorithm for estimating the risk of ongoing processes in real-time was formulated. Comparison experiments were conducted to demonstrate the effectiveness of our method. The proposed method detects the risks of business processes more precisely and even earlier than existing approaches.
For higher component density per chip, it is necessary to identify and control the semiconductor manufacturing process more stringently. Recently, neural networks have been identified as one of the most promising techniques for modeling and control of complicated processes such as plasma etching process. Since wafer states after each run using identical recipe may differ from each other, conventional neural network models utilizing input factors only cannot represent the actual state of process and equipment. In this paper, in addition to the input factors of the recipe, real-time tool data are utilized for modeling of 64M DRAM s-poly plasma etching process to reflect the actual state of process and equipment. For real-time tool data, we collect optical emission spectroscopy (OES) data. Through principal component analysis (PCA), we extract principal components from entire OES data. And then these principal components are included to input parameters of neural network model. Finally neural network model is trained using feed forward error back propagation (FFEBP) algorithm. As a results, simulation results exhibit good wafer state prediction capability after plasma etching process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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