Basis frame-work's base in a semiconductor industry have gas, chemical, electricity and various facilities in bring to it. That it is a foundation by fire, power failure, blast, spill of toxicant huge by large size accident human and physical loss and damage because it can bring this efficient, connect with each kind mechanical, physical thing to prevent usefully need that control finding achievement factor of human factor of human action. Large size accident in a semiconductor industry to machine and human and it is involved that present, in system by safety interlock defect of machine is conclusion for error of behaviour. What is not construing in this study, do safety in a semiconductor industry to do improvement. Control human error analyzes in human control with and considers mechanical element and several elements. Also, apply achievement factor using O'conner Model by control method of human error. In analyze by failure mode effect using actuality example.
In this paper, we propose a two-input two-output fuzzy controller to improve the performance of transient response and to eliminate the steady state error. The outputs of this controller are the control input calculated by position-type fuzzy controller and the accumulated error scaling factor. Here, the accumulated error scaling factor is adjusted on-line by fuzzy rules according to the current trend of the controlled process. To show the usefulness of the proposed controller, it is applied to several systems that are difficult to get satisfactory response by conventional PD controllers or PI controllers.
As a radiant heating panel gets more popularity, the need to study on evaluation method of thermal output of the panel also becomes increasing. Generally, the chamber using method is applied to evaluate the thermal output through an experiment. However, the chamber using method cannot be used due to the limitations on space and cost. EN1264 addresses the test equipment to evaluate the thermal output by using simpler experimental setup, and introduces application method in detail. However, there is not enough description of control methods to meet the experiment condition, and it is difficult to meet this when practical experiment. Therefore, this paper analysed the control error factors of when the thermal output experiment is performed. When EN1264 method is applied to evaluate the thermal output of the radiant floor heating panel, the error factor which is caused by the characteristic of test equipment cannot be removed by the control methods of chamber using method. In addition, the error factor can be occurred at the element which is located out of the control system. These possible error factors are defined as the characteristic error factors.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.8
no.3
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pp.193-198
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2002
In this paper, we Propose a PD+I fuzzy controller using an error-accumulating applying factor. In fuzzy control, analytical study was done formerly, in which fuzzy control can be classified by PD type and PI type, and also the study for getting merits of both types was done, too. But the mixed type has a complex structure and many parameters. The proposed fuzzy controller is 2-input 2-out-put and PD type fuzzy control is used as a basic structure. And the proposed controller annihilates a steady-state error and improves transient responses because of using the error-accumulating applying factor which is determined in the real time along the current state of controlled process. Futhermore it is easy to tune the system because of decreasing the number of scaling factors and the I type controller with resetting resolves the integral wind-up problem. Finally we apply the proposed scheme to various plants and show the performance betterment.
This paper presents an autotuning algorithm of scaling factor in order to improve system performance. We define the scaling factor of fuzzy controller as a function of error and error change. This function is tuned by the output of performance evaluation level utilizing the error of overshoot and rising time. Simulation results show that the proposed algorithm has good tuning performance for a system with parameter change.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.7
no.1
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pp.13-23
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2004
There are several kinds of error factors in control system design. All error factors must be analysed before designing the control system. Therefore, each error factor must be compensated and eliminated completely. Systems Engineering can solve these error factors. In this paper, systems engineering approach on control system design are studied under model based systems engineering with RDD-100, Matlab-Simulink. Systems Engineering shall be used in defense development from control system design to system development.
The present paper deals with obtaining the proper application criteria for the control mode, by using computer graphic simulation, in order to recover the error effectively occurring in the practical supervisory contol work of hyman-robot system. In these experiments the opteations by human and by control program are performed as control modes for recovering the error. And then we compare and analyze tow control modes taking task error and task time as performance measures and task difficulty as a variable factor. Consequently as the task difficulty increases, the task error in the operation by hyman tends to be less than in the operation by control program and the task time is superior in the operation by control program. Therefore, we suggest that two control modes should be used jointly for recovering the error and the operation by control program should be applied in major fraction of control and the operation by human in minor fraction of control.
For the requirement of accurate tracking control and the safety of physical human-robot interaction, torque control is basically desirable for humanoid robots. Because of the complexity of humanoid robot dynamics, the TDC (time-delay control) is practical because it does not require a dynamic model. However, there occurs a considerable error due to discontinuous non-linearities. To solve this problem, the TDC-FLC (fuzzy logic compensator) is applied to humanoid robots. The applied controller contains three factors: a TDE (time-delay estimation) factor, a desired error dynamic factor, and FLC to suppress the TDE error. The TDC-FLC is easy to execute because it does not require complicated humanoid dynamic calculations and the heuristic fuzzy control rules are intuitive. TDC-FLC is implemented on the whole body of a humanoid, not on biped legs even though it is performed by a virtual humanoid robot. The simulation results show the validity of the TDC-FLC for humanoid robots.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2007.11a
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pp.107-119
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2007
The purpose of this article is to examine the relationship between unsafe behavior, human factor and human error. For the object, several correlation analyses for those three elements were implemented. Several hypotheses for the relationship between them was suggested. The suggested hypotheses were verified by a comprehensive survey received from 132 safety manager of manufacturing industry. The conclusions were proven from the hypotheses verificaiton as belows; 1) The dependent relation items between unsafe behavior and human factor are dress protection tool, machine(equipment) and working rule have a dependent relation. 2) The dependent relation items between human factor and human error are uncommunication, control, slaps, fatigue, education, system, unmonitoring, failure. 3) The dependent relation items between human error and unsfafe behavior are decline and product/working method,failure and uncommunication have a dependent relation.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.38
no.4
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pp.261-268
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1989
A novel current controlled PWM voltage source type converter and control strategy is proposed that is able to draw nearly sinusoidal current at unity power factor from three phase power lines. Current error vector control scheme is used which has two operating states : low harmonic current content state and quick current response state. The state is changed according to the current error to optimize the steady state and transient state performances. To regulate the dc oupput voltage, the magnitude of the reference current is determined by a controller dc voltage error. The ac input power factor can be controlled with unity, and even leading or lagging by adjusting the relative position of the reference current with respect to the supply voltage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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