To develop coal gasfication system, many studies have been actively conducted to describe the simulation of steady state. Now, it is necessary to study the gasification system not only in steady state but also in dynamic state to elucidate abnormal condition such as start-up, shut-down, disturbance, and develop control logic. In this study, a model was proposed with process simulation in dynamic state being conducted using a chemical process simulation tool, where a heat and mass transfer model in the gasifier is incorporated, The proposed model was verified by comparison of the results of the simulation with those available from NETL (National Energy Technology Laboratory) report under steady state condition. The simulation results were that the coal gas efficiency was 80.7%, gas thermal efficiency was 95.4%, which indicated the error was under 1 %. Also, the compositions of syngas were similar to those of the NETL report. Controlled variables of the proposed model was verified by increasing oxygen flow rate to gasifier in order to validate the dynamic state of the system. As a result, trends of major process variables were resonable when oxygen flow rate increased by 5% from the steady state value. Coal flow rate to gasifier and quench gas flow rate were increased, and flow rate of liquid slag was also increased. The proposed model in this study is able to be used for the prediction of gasification of various coals and dynamic analysis of coal gasification.
This article proposes a new technique of the dynamic model using multi-body dynamic analysis tool for a flexible main spindle rotor system with a novel phase adjusting control technique for the purpose of an active control of rotor vibration. The dynamic model is used as a plant model. Also in order to make control system, a component parameters and phase controller is composed and simulated by SIMULINK. The vibration is reduced to 50%. Therefore the ADAMS dynamic model for the flexible main spindle rotor and the phase adjusting control techniques may be effective for the suppressing the vibration and helpful for the future active control for rotor vibration.
The main objective of this study is to understand the regeneration step of the PTSA(Pressure and thermal swing adsorption) process below the atmospheric pressure by rigorous dynamic simulation. This target process is to recover toluene using activated carbon as an adsorbent. To do this, the dynamic simulations for the regeneration step are performed at 360, 490, 590mmHg and at high temperature after the simulation of the adsorption step at latm and 298K. A mathematical model was developed to simulate the column dynamics of the adsorption systems. This model is based on non-equilibrium, non-isothermal and non-adiabatic conditions, and axial dispersion and heat conduction are also considered. Heat transfer resistances are considered in gas-solid, gas-column wall and column wall-outside air. The LDF(Linear Driving Force) approximation model describes the mass transfer rate between the gas and solid phase. This study shows that the recovery of toluene by PTSA is more preferable than that by general TSA.
The dynamic capabilities of sensing market signals, creating new opportunities and reconfiguring resources and capabilities to new opportunities in a rapidly changing economic environment determines the competitiveness of the enterprise to create added value and survival. This study conceptualized a two-stage performance measurement framework based on the casual model of resource (input)-process-performance (output). We have developed a 'Process capability index' that reflect the dynamic capabilities factors as a key intermediary product linking resource inputs and performance outputs in enterprise performance measurement. The process capability index consists of four elements : manpower (level of human resource), operation productivity, structure and risk management. The DEA (Data Envelopment Analysis) model was applied to the developed performance indicators to analyze the branch office performance of a telecom company. Process capability efficiency (stage 1) uses resource inputs to reach a certain level of process capabilities. In performance result efficiency (stage 2), the process capabilities are used to generate sales revenues and subscribers. The two-stage DEA model derives intermediate output values that optimize the individual stages simultaneously. Some branch offices in the telecom company have focused on process capability efficiency or some other branch offices focused on performance result efficiency. Positioning map using two-stage efficiency decomposition and benchmarking can help identify the sources of inefficiencies and visualize strategic directions for performance optimization. Applications of two-stage DEA in conjunction with the case study that are meaningfully used in performance measurement areas have been scarce. In particular, this paper has the contribution to present a new performance measurement model considering the organization theory, the dynamic capabilities.
In this study, we introduce a dynamic process model as well as the design methodology of optimized fuzzy controller for its efficient application to vacuum production system to produce a semiconductor, solar module and display and so on. In a vacuum control field, PID control method is widely used from the viewpoint of simple structure and preferred performance. But, PID control method is very sensitive to the change of environment of control system as well as the change of control parameters. Therefore, it's difficult to get a preferred performance results from target system which has a complicated structure and lots of nonlinear factors. To solve such problem, we propose the design methodology of an optimized fuzzy PID controller through a following series of steps. First a dynamic characteristic of the target system is analyzed through a series of experiments. Second the process model is built up and its characteristic is compared with real process. Third, the optimized fuzzy PID controller is designed using genetic algorithms. Finally, the fuzzy controller is applied to target system and then its performance is compared with that of other conventional controllers(PID, PI, and Fuzzy PI controller). The performance of the proposed fuzzy controller is evaluated in terms of auto-tuned control parameters and output responses considered by ITAE index, overshoot, rise time and steady state time.
In previous studies, the dynamic resistance, which was calculated by the process variables measured at the electrode of the welding machine, and the electrode displacement were used for quality exa mination. However, in-process usage of such systems is not effective in systems that include a welding gun attached to a robot. In order to overcome such problems, we obtained and used the process variables from the welding machine timer. This would allow us to estimate real time in -process weld quality. For quality estimation, the features were extracted as factors from the primary dynamic resistance patterns, which were measured in t he welding machine timer. The relationship between the indexes and nugget size of the welds was observed through the regression analysis. Using the analyzed factors, a regression model that could estimate nugget diameter was developed. Two regression equations of the model were suggested depending on the factors, and it was showed that the model developed by stepwise method was effective one for weld quality estimation. The developed estimation model was in good linearity with the nugget diameter obtained through the experimentation.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제2권1호
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pp.40-46
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2000
In this paper, a transient identification based on a Hidden Markov Model (HMM) has been suggested and evaluated experimentally for the classification of transients in the dynamic process. The transient can be identified by its unique time dependent patterns related to the principal variables. The HMM, a double stochastic process, can be applied to transient identification which is a spatial and temporal classification problem under a statistical pattern recognition framework. The HMM is created for each transient from a set of training data by the maximum-likelihood estimation method. The transient identification is determined by calculating which model has the highest probability for the given test data. Several experimental tests have been performed with normalization methods, clustering algorithms, and a number of states in HMM. Several experimental tests have been performed including superimposing random noise, adding systematic error, and untrained transients. The proposed real-time transient identification system has many advantages, however, there are still a lot of problems that should be solved to apply to a real dynamic process. Further efforts are being made to improve the system performance and robustness to demonstrate reliability and accuracy to the required level.
The traditional Kanban needs a lot of preconditions for fitting conditions of dynamic production processing environment. The traditional Kanban isn't suitable conditions of dynamic production processing environment. Therefore conditions of dynamic production processing environment is needed more stable system. This study is describe CONWIP system such as suitable in dynamic production processing environment. Most Pull system is a Kanban system than use Kanban cards or signal for production management and inventory control. The object of Kanban system is reducing inventory between shop-floor that can reduce inventiry cost. If the system reduce the number of Kanban cards would be reduce the working process WIP, can be reduced and can be found all potential problem of production between shop-floors. This study apply to CONWIP system model for Korean industrial companies.
We present a dynamic Bayesian network (DBN) model of a generalized class of nonstationary birth-death processes. The model includes birth and death rate parameters that are randomly selected from a known discrete set of values. We present an on-line algorithm to obtain optimal estimates of the parameters. We provide a simulation of real-time characterization of load traffic estimation using our DBN approach.
Organizational change projects such as Business Process Redisign (BPR) have been perceived to incur high risk due to their high management complexity, enterprise-wide impace, and steep project cost. This research intends to reduce such risk by developing a systematic process redesign methods, called Dynamic Process Modeling (DPM) method. DPM integrates the customer-oriented business process modeling technique with computerized visual simulation technique to promote better understanding of the target process and enable performance simulation of the proposed redesign alternatives prior to actual BPR implementations. For the cusstomer-oriented process modeling, we propose Dynamic-Event Process Chain (Dynamic-EPC) extending from the conceptual customer process model, Event-Process Chain (EPC). We compare DPM with four other implementation-level process modeling methods over eight criteria and demonstrate its effectiveness by applying it to the real-world hospital BPR case.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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