A back-propagation neural network based system for a fault diagnosis of a chemical process is developed. Training data are acquired from FCD(Fault-Consequence Digraph) model. To improve the resolution of a diagnosis, the system is decomposed into 6 subsystems and the training data are composed of 0, 1 and intermediate values. The feasibility of this approach is tested through case studies in a real plant, a naphtha furnace, which has been used to develop a knowledge based expert system, OASYS (Operation Aiding expert SYStem).
On-line fault detection and diagnosis has an increasing interest in a chemical process industry, especially for a process control and automation. The chemical process needs an intelligent operation-aided workstation which can do such tasks as process monitoring, fault detection, fault diagnosis and action guidance in semiautomatic mode. These tasks can increase the performance of a process operation and give merits in economics, safety and reliability. Aiming these tasks, series of researches have been done in our lab. Main results from these researches are building appropriate knowledge representation models and a diagnosis mechanism for fault detection and diagnosis in a chemical process. The knowledge representation schemes developed in our previous research, the symptom tree model and the fault-consequence digraph, showed the effectiveness and the usefulness in a real-time application, of the process diagnosis, especially in large and complex plants. However in our previous approach, the diagnosis speed is its demerit in spite of its merits of high resolution, mainly due to using two knowledge models complementarily. In our current study, new knowledge representation scheme is developed which integrates the previous two knowledge models, the symptom tree and the fault-consequence digraph, into one. This new model is constructed using a material balance, energy balance, momentum balance and equipment constraints. Controller related constraints are included in this new model, which possesses merits of the two previous models. This new integrated model will be tested and verified by the real-time application in a BTX process or a crude unit process. The reliability and flexibility will be greatly enhanced compared to the previous model in spite of the low diagnosis speed. Nexpert Object for the expert system shell and SUN4 workstation for the hardware platform are used. TCP/IP for a communication protocol and interfacing to a dynamic simulator, SPEEDUP, for a dynamic data generation are being studied.
본 논문은 통신 프로토콜의 적합성 시험시 하위 시험기와 상위 시험기간의 직접적인 상호 작용이 불가능한 분산 시험 환경에서 외부 동기화와 입출력 운용비용을 고려해야 할 경우 적용될 수 있는 최적화된 동기적 시험 항목 생성을 위한 새로운 방법을 제시한다. 이 방법은 세 가지 단계의 절차로 구성되어 있는데, 첫 번째 단계는 시험 구현물의 각 상태로부터 나오는 모든 입출력 짝들의 유일성을 기술하는 상태인식 표를 생성한다. 둘 째 단계에서는 이 상태인식 표로부터 각 상태의 동기화된 상태인식 열을 구성한다. 마지막 단계에서는 시험 구현물의 시험에지들과 각 상태의 동기화된 상태인식 열들을 이용하여 최적화된 동기적 시험열들을 생성한다. 본 논문의 방법은 원거리 시험기들을 사용하는 프로토콜 시험 구조에서 기 결정된 시험 항목을 적용할 때 시험 대상과 이들 시험기들간에 발생할 수 있는 동기화의 유용한 해결 기법으로 사용될 수 있다.
현대 산업사회에서 네트워크나 시스템의 신뢰도는 전기, 전자, 통신, 화공, 핵공학 등에서 광범위하게 사용되고 있다. 통신의 경우 순간의 고장도 사회에 직접적으로 미치는 파급 효과가 크므로, 예측되는 부품의 고장 둥으로 인한 네트워크의 사용 가능 여부, 확률 등이 관심의 대상이 되고 있다. 이러한 문제들은 종종 신뢰도 공학의 고전적인 문제인 source to terminal problem으로 표현될 수 있으며, 이들의 문제해결을 위하여 그래프 이론과 domination 이론이 점점 중요한 비중을 차지하고 있다. 예를 들면 13개의 minimal path로 구성된 어떤 네트워크(그레프)를 관찰할 때, 신뢰도 계산을 위하여는 이들 13개 m-path의 모든 조합($2^{l3}$ -1=8191개)을 관찰하여야 하나, $\ulcorner$l$\lrcorner$에서 발표된 예제는 domination 이론을 기초로 한 topologic식을 사용하면 정확성의 상실없이 123개 항으로 감소시킬 수 있음을 보여주었다. A. Satyanarayana와 A. Prabhaker등은 $\ulcorner$1-19$\lrcorner$에서 그래프로 표현되는 시스템이나 네트워크들의 정확한 신뢰도 계산을 위하여 m-path를 사용한 domination 이론을 연구하고, 몇가지 알고리즘을 제시하였다. 하지만 어떤 네트워크를 관찰하 때 "왜 정상인가\ulcorner" 보다는 "왜 고장인가\ulcorner"를 관찰하여야 할 경우가 더 많으며, 이런 경우 m-path보다는 m-cutset을 사용한 신뢰도분석이 더 요구된다. $\ulcorner$20$\lrcorner$에서는 m-cutset을 근거로 한 네트워크(그래프)의 domination을 연구하였으나, $\ulcorner$1$\lrcorner$dml m-path를 기초로 한 경우처럼 간단한 topologic식이 성립 될 수 없음을 밝혔다.(중략)
Although many methods of knowledge acquisition has been developed in the exper systems field, such a need form causal knowledge acquisition hs not been stressed relatively. In this respect, this paper is aimed at suggesting a causal knowledge acquisition process, and then investigate the causal knowledge-based inference process. A vehicle for causal knowledge acquisition is FCM (Fuzzy Cognitive Map), a fuzzy signed digraph with causal relationships between concept variables found in a specific application domain. Although FCM has a plenty of generic properties for causal knowledge acquisition, it needs some theoretical improvement for acquiring a more refined causal knowledge. In this sense, we refine fuzzy implications of FCM by proposing fuzzy causal relationship and fuzzy partially causal relationship. To test the validity of our proposed approach, we prototyped a causal knowledge-driven inference engine named CAKES and then experimented with some illustrative examples.
화학공정에서 발생하는 사고의 주요 원인으로는 조업자의 실수, 장치고장, 안전장치의 미비, 운전조건의 이상을 들 수 있다. 화학공정의 위험 분석은 HAZOP, FTA, ETA, 및 CA 등이 산업계에서 가장 유용하고 폭넓게 사용되고 있는 분석 방법이다. 이들 위험분석 기법 중에서 FTA(Fault Tree Analysis)는 사고의 세부적인 원인목록을 작성하여 해당사고의 구조를 파악할 수 있으며 복잡한 시스템내의 결함을 최소시간과 최소비용으로 효과적으로 예방할 수 있게 하는 정량적 위험성 평가 방법이다. 일반적으로 이 방법들은 전문가 집단에 의해 수행되기 때문에 전문가 집단의 능력과 투여되는 시간에 많이 비례하여 왔던 것이 사실이다. 이러한 이유로 인하여 위험분석방법의 자동화가 절실히 대두되고 있는 실정이다.(중략)
A successful product development process can not be achieved without a proper focus and prioritization. For this research, the priority is defined as the relative urgency of a system compared to other system in order to develop and launch a successful product. The process of integrated approach for prioritization using ID and Goal Programming is developed. The development of a mid-size car by an internationally reputed automotive company is described as a case study.
Normative theory suggests that control systems should be designed to complement management's objectives and strategies. However, few empirical studies have focused on how control systems have been modified to complement new manufacturing techniques, such as zero-defect strategy. The major purpose of this study is to examine the effects of the attributes of quality strategy and control system on performance. The previous studies have subdivided quality strategy into the ECL(economic conformance level) and ZD(zero-defect) strategy. To accomplish the purpose, this study empirically analysed the data based on the questionnaires from manufacturing department personnel of 67 Korean companies. The major results are as follows. The companies that had implemented the ZD strategy and its control system outperformed the companies that had implemented ECL strategy. Also, the ZD strategy differs from ECL strategy in control system, the criteria of performance evaluation and feedback frequence variable. There is no difference in quality performance monitoring and communication variable. From this results, although many companies have strived for continuous improvement of quality, it was restricted in improvement activities that dont's required much investment cost, quality performance monitoring and communication.
A spectrally arbitrary complex sign pattern A is a complex sign pattern of order n such that for every monic nth degree polynomial f(x) with coefficients from $\mathbb{C}$, there is a matrix in the qualitative class of A having the characteristic polynomial f(x). In this paper, we show a necessary condition for a spectrally arbitrary complex sign pattern and introduce a minimal spectrally arbitrary complex sign pattern $A_n$ all of whose superpatterns are also spectrally arbitrary for $n\;{\geq}\;2$. Furthermore, we study the minimum number of nonzero parts in a spectrally arbitrary complex sign pattern.
This paper addresses a design technique for formation tracking controllers of discrete-time Takagi-Sugeno fuzzy multi-agent systems based on consensus. The interconnection topology among the agents is expressed as a digraph. The design condition is represented in terms of linear matrix inequalities. Numerical example demonstrates the effectiveness of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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