We acquired data of injection molding machine in operation and stored the data in database. We acquired the data of injection molding machine for fault detection and diagnosis (FDD) continuously and estimated the fault results with a fuzzy algorithm. Many of FDD are applied to a huge system, nuclear power plant and a computer numerical control(CNC) machine for processing machinery. But, the research of FDD is rare in injection molding machine compare with computer numerical control machine. We appraise the accuracy of the FDD and the limit of the application to the injection molding machine. We construct the fault detection and diagnosis system based on fuzzy algorithm in the injection molding machine. Data of operating injection molding machine are acquired in order to improve the reliability of detection and diagnosis.
This paper describes the systematic control method of process information transfer and machine cell control in FMS implementation. We have constructed an experimental FMS computer network and control system. The system hardware consists of host computer to manage process data and information transfer of machine cells, cell control computers to control machine cells(NC lathe, machining center). On the other hand, software is made up of oredr management module, NC program searching and generation module, NC part program error check module and cell control module. In this study, we could arrive at conclusion as following : The first, each task could be accomplihed by the efficient information transfer in hierachical computer network. The second, data base system of part programs and process control data is needed for the efficint information transfer and production management. Lastly, expansion of FMS control system could be achieved by the hierachical and decentralized computer control system.
Park, Jooyoung;Lim, Jungdong;Lee, Wonbu;Ji, Seunghyun;Sung, Keehoon;Park, Kyungwook
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제14권2호
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pp.73-83
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2014
Many recent theoretical developments in the field of machine learning and control have rapidly expanded its relevance to a wide variety of applications. In particular, a variety of portfolio optimization problems have recently been considered as a promising application domain for machine learning and control methods. In highly uncertain and stochastic environments, portfolio optimization can be formulated as optimal decision-making problems, and for these types of problems, approaches based on probabilistic machine learning and control methods are particularly pertinent. In this paper, we consider probabilistic machine learning and control based solutions to a couple of portfolio optimization problems. Simulation results show that these solutions work well when applied to real financial market data.
This study was an attempt to control and monitor Computerized Numerical Controller (CNC) machines anywhere and anytime for the development of a ubiquitous machine (u-machine). With a Personal Digital Assistant (PDA) phone, the machine status and machining data of CNC machines can be monitored in wired and wireless environments, including the environments of IMT2000 and Wireless LAN. Moreover, CNC machines can be controlled anywhere and anytime. The concept of the anywhere-anytime controlling and monitoring of a manufacturing system was implemented in this study for the purpose of u-manufacturing and u-machines. In this concept, the communication between the CNC controller and the PDA phone was successfully performed anywhere and anytime for the real-time monitoring and control of CNC machines. In addition, the interface between the CNC controller and the developed application module was implemented by Object linking and embedding for Process Control (OPC) and shared CNC memory. For communication, the design of a server contents module within the target CNC was based on a TCP/IP. Furthermore, the client contents module within the PDA phone was designed with the aid of embedded c++ programming for mobile communication. For the interface, the monitoring data, such as the machine status, the machine running state, the name of the Numerical Control (NC) program, the alarm and the position of the stage axes, were acquired in real time from real machines with the aid of the OPC method and by sharing the CNC memory. The control data, such as the start, hold, emergency stop, reserved start and reserved stop, were also applied to the CNC domain of the real machine. CNC machines can therefore be controlled and monitored in real time, anywhere and anytime. Moreover, prompt notification from CNC machines to mobile phones, including cellular phones and PDA phones, can be automatically realized in emergencies.
An Integrated Test Facility(ITF) is a human factors experimental environment to evaluate an advanced man machine interface(MMI) design. The ITF includes a human machine simulator(HMS) comprised of a nuclear power plant function simulator, man-machine interface, experiment control station for the experiment control and design, human behavioural data measurement system, and data analysis and experiment evaluation supporting system(DAEXESS). The most important features of ITF is to secure the flexibility and expandibility of Man Machine Interlace(MMI) design to change easily the environment of experiments to accomplish the experiment's objects In this paper, we describe a development scope and characteristics of the ITF such as, hardware and software development scope and characteristics, system thermohydraulic modelling characteristics, and experiment station characteristics for the experiment variables design and control, to be used as an experiment environment for the evaluation of VDU-based control room.
Park, Jooyoung;Heo, Seongman;Kim, Taehwan;Park, Jeongho;Kim, Jaein;Park, Kyungwook
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제16권1호
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pp.44-51
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2016
Recently, artificial intelligence has reached the level of top information technologies that will have significant influence over many aspects of our future lifestyles. In particular, in the fields of machine learning technologies for classification and decision-making, there have been a lot of research efforts for solving estimation and control problems that appear in the various kinds of portfolio management problems via data-driven approaches. Note that these modern data-driven approaches, which try to find solutions to the problems based on relevant empirical data rather than mathematical analyses, are useful particularly in practical application domains. In this paper, we consider some applications of modern data-driven machine learning methods for portfolio management problems. More precisely, we apply a simplified version of the sparse Gaussian process (GP) classification method for classifying users' sensitivity with respect to financial risk, and then present two portfolio management issues in which the GP application results can be useful. Experimental results show that the GP applications work well in handling simulated data sets.
본 논문은 온도 등 7 가지의 IoT 센서에서 수집된 기상데이터의 각 기상요소에 대하여 품질관리(Quality Control; QC)를 하였다. 또한, 우리는 측정된 값에 오류가 있는 데이터를 기계학습으로 의미있게 추정하는 방법을 제안한다. 수집된 기상데이터를 기본 QC 결과를 바탕으로 오류 데이터를 선형 보간하여 기계학습 QC를 진행하였으며, 기계학습 기법으로는 대표적인 서포트벡터회귀, 의사결정테이블, 다층퍼셉트론을 사용했다. 기본 QC의 적용 유무에 따라 비교해 보았을 때, 우리는 기본 QC를 거쳐 보간한 기계학습 모델들의 평균절대오차(MAE)가 21% 낮은 것을 확인할 수 있었다. 또한, 기계학습 기법에 따라 비교하여 서포트벡터회귀 모델을 적용하였을 때가, 모든 기상 요소에 대하여 MAE가 평균적으로 다층신경망은 24%, 의사결정테이블은 58% 낮은 것을 알 수 있었다.
본 논문은 3GPP LTE-A 표준에서 진행되어오고 있는 M2M(Machine-to-Machine) 통신 환경에서의 트래픽 혼잡 제어(congestion control) 기법에 대한 동향과 연구이다. M2M 통신 환경에서는 다수의 MTC(Machine-type-Communication) 디바이스들이 한꺼번에 많은 데이터 트래픽 생성 및 접속을 요구하는 특징을 가진다. 이러한 통신 트래픽 상황에서는 통신 네트워크상의 혼잡상황이 발생할 가능성이 높으며, 이를 해결하기 위한 디바이스들의 트래픽 생성 및 접속 요구를 제어하는 기능이 필요하다. 이를 위해 기본적으로 3GPP LTE-A 통신 시스템에서는 backoff mechanism에 기반을 한 이동성 및 세션 관리에 의한 혼잡상황 제어 방안을 표준에서 논의해오고 있다. 본 논문에서는 현재까지 3GPP 표준에서 논의해오고 있는 혼잡 제어 방안에 대한 기본적인 개념 및 동작과 기본 성능을 파악하고, 이에 대한 문제점 및 향후 표준에서 진행될 수 있는 혼잡 제어 방안의 개선 방향에 대해 살펴본다.
This paper presents a new technique to analyze data on the coordinate x, y, z and apply these data to design the motion control to improve the efficiency of the engraving machine so that it can engrave accordingly in 3 dimensions. First, the tool path on the x-y plane is analyzed to be synchronized with the z-axis. The digital data is then sent to the motion control to guide the movement of the engrave point on the x-y plane. Tool path moves along the x-axis with zero degree and different values of the y-axis according to the coordinate of the digital data and the analysis along z-axis to determine the depth for engraving. The depth can be specified from the gray level with the 256 levels of resolution. The data obtained includes the distances on x-axis, y-axis, and z-axis, the acceleration of the engrave point's movement, and the speed of the engrave point's movement. These data is then transfered to the motion control to guide the movement of the engrave point along the z-axis associated with the x-y plane. The results indicate that engraving using this technique is fast and continuous. The specimen obtained looks perfect in 3D view.
Recently, the automotive industry is being developed rapidly. On this, a demand of high quality performancetestmachine is increased too. But it is progressive technology that must be combined hydraulic, mechanic and electronic technologies. To construct this system, the design of oil hydraulic circuit, interface skill between sensor and personal computer, data acquisition & display system and integrated control are very important skill. Moreover, reliable data is obtained with vacuum system and complex heat exchange system. Therefore, in this study, we designed a performancetestmachine by using above key technologies and we also made a integrated PC control system using personal computer which is more progressive and flexible method than PLC control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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