This work investigates the performance of fully complex- valued radial basis function network(FC-RBF) and complex extreme learning machine (CELM) based neural approaches for classification of power quality disturbances. This work engages the use of S-Transform to extract the features relating to single and combined power quality disturbances. The performance of the classifiers are compared with their real valued counterparts namely extreme learning machine(ELM) and support vector machine(SVM) in terms of convergence and classification ability. The results signify the suitability of complex valued classifiers for power quality disturbance classification.
Miveh, Mohammad Reza;Rahmat, Mohd Fadli;Ghadimi, Ali Asghar;Mustafa, Mohd Wazir
Journal of Power Electronics
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제15권4호
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pp.1054-1065
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2015
Multi-functional voltage source inverters (VSIs) have attracted increasing attention in recent years for their advantageous auxiliary services for power quality enhancement in autonomous microgrids. These types of VSIs can not only achieve a proper control scheme in autonomous mode but also cope with the prescribed power quality and stability requirements. These functionalities are integrated within the same device, thereby significantly improving the cost-effectiveness of microgrids while decreasing the investment and bulk compared with those of multiple devices with independent functionalities. Control strategies for power quality enhancement in autonomous microgrids using multi-functional VSIs are comprehensively reviewed in this paper. In addition, such VSIs are discussed in detail, and comparisons of which are also provided. Lastly, a number of future research directions for multi-functional VSIs are recommended.
Purpose: This paper proposes to improve the existing survey model for the quality management level of the defense industry by analyzing current quality management level, and to suggest the best survey model. Methods: The survey model was improved by merging and refining the questionnaires developed in 2014 for the purpose of reducing the answering burden and misunderstanding for questionnaires. In addition, a detailed video manual for filling the questionnaires was developed. Results: An improved survey model is presented and the quality management of the domestic defense industry is analyzed to derive some long-term policies for improving the quality level of defense industry. Conclusion: The proposed survey model will be continuously adopted to investigate the quality management level of the defense industry and target to provide the basic data for establishing the new defense policies.
Purpose: This paper aims to propose a practical strategy for smart factories and a step-by-step quality strategy according to the maturity of smart factory construction. Methods: The characteristics, compositional requirements, and diagnosis system are examined for smart factories through theoretical considerations. Several cases of implementing smart factory are studied considering the company maturity level from the aspect of the smartness concept. And specific quality techniques and innovation activities are carefully reviewed. Results: The maturity level of smart factory was classified into five phases: 1) ICT non-application, 2) basic, 3) intermediate 1, 4) intermediate 2, 5) advanced level. A five-step quality strategy was established on the basis of case studies; identify, measure, analyze, optimize, and customize. Some quality techniques are introduced for step-by-step implementation of quality strategies. Conclusion: To build a successful smart factory, it is necessary to establish a quality strategy that suits the culture and size of the company. The quality management strategy proposed in this paper is expected to contribute to the establishment of appropriate strategies for the size and purpose of the company.
IT security service provides customers with the capability of protecting the networked information asset and infrastructures, and the scope of security service is expanding from a technology-intensive task to a comprehensive protection system for IT environment. To improve the quality of this service, a research model which help assess the quality is required. Several research models have been proposed and used in various service areas, but few cases are found for IT security service. In this work, a research model for the IT security quality has been proposed, based on research models such as SERVQUAL and E-S-QUAL. With the proposed model, factors which affect the service quality and the best quality measure have been identified. And the feasibility of using quantitative measures for quality has been examined. For analysis, structural equation modeling and various statistical methods such as principal component analysis were used. The result shows that satisfaction is the most significant measure affected by the proposed quality factors. Two quality factors, fulfillment and empathy, are the main determinants of the service quality. This leads to a strategy of quality improvement based on factors of emotion and perception, not of technology. The quantitative measures are considered as promising alternative measures, when combined with other measures. In order to design reliable quantitative measures, more work should be done on target processing time and users' expectation. It is hoped that work of this research will provide efficient tools and methods to improve the quality of IT security service and help future research works for other IT service areas.
Purpose: This article summarizes the trends in recent research publications in relation to post-harvest technology for drying, storage, and quality, between 2005 and 2015. Methods: As of S eptember 7, 2015, a s earch query using two keywords, drying and agriculture, on the Web of Science (Registered trademark of Thomson Reuters) resulted in 3749 articles that were published between 2005 and 2015. However, the review was restricted to research articles published in the journals Transactions of the ASABE (American Society of Agricultural and Biological Engineers) and Biosystems Engineering: Journal of European Agricultural Engineering. Results: The total number of articles in the two journals related to drying, storage, and quality was 500, 319, and 885, respectively. The number of articles related to drying, storage, and quality was 250, 177, and 250, respectively, in Transactions of the ASABE. The number of articles related to drying, storage, and quality was 250, 142, and 283, respectively, in Biosystems Engineering. Conclusions: A shift in research focus from drying and storage to quality in Transactions of the ASABE might reflect a shift toward quality-conscious consumers. It seems that ASABE members are more focused on articles related to post-harvest technologies on quality than their European counterparts. Articles were cited based on their abstract content. Readers should read the full articles for more details.
This study proposes an integrated technique of Genetic Algorishim (GA) and Geographic Information System (GIS) for designing the water quality monitoring networks. To develop solution scheme of the integrated system, fitness functions are defined by the linear combination of five criteria which stand for the operation objectives of water quality monitoring stations. The criteria include representativeness of a river system, compliance with water quality standards, supervision of water use, surveillance of pollution sources and examination of water quality changes. The fitness level is obtained through calculations of the fitness functions and input data from GIS. To find the most appropriate parameters for the problems, the sensitivity analysis is performed for four parameters such as number of generations, population sizes, probability of crossover, and probability of mutation. Using the parameters resulted from the sensitivity analysis, the developed system proposed 110 water quality monitoring stations in the Nakdong River. This study demonstrates that the integrated technique of GA and GIS can be utilized as a decision supporting tool in optimized design for a water quality monitoring network.
The international competition in refrigerator markets has continuously required the research for sound quality of a refrigerator to improve the quality of a life. In this paper, A new method for evaluation of the sound quality of a refrigerator is developed based on human sensibility engineering by using ANN(artificial neural network). In this paper, the loudness and the sharpness of the refrigerator's signals was used for the input value in ANN's training process because the loudness and the sharpness has a good correlation between the output of the ANN and the target of the individual evaluation In the training process. Two input factor was used repeatedly in the training process to get more optimum weighting value. And then finally we developed the sound quality index of a refrigerator. The developed sound quality index was confirmed by the 96.5 % of correlation between the output of the ANN and the real evaluation. It will be applied to evaluate the sound quality of a refrigerator in the industry.
Chin, In-Sik;Lee, Kwang-Soon;Park, Jinhoon;Lee, Jay H.
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 1999년도 제14차 학술회의논문집
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pp.57-60
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1999
An optimal control technique designed for simultaneous tracking and quality control for batch processes. The proposed technique is designed by transforming quadratic-criterion based iterative learning control(Q-ILC) into linear quadratic control problem. For real-time quality inferential control, the quality is modeled by linear combination of control input around target qualify and then the relationship between quality and control input can be transformed into time-varying linear state space model. With this state space model, the real-time quality inferential control can be incorporated to LQ control Problem. As a consequence, both the quality variable as well as other controlled variables can progressively reduce their control error as the batch number increases while rejecting real-time disturbances, and finally reach the best achievable states dictated by a quadratic criterion even in case that there is significant model error Also the computational burden is much reduced since the most computation is calculated in off-line. The Proposed control technique is applied to a semi-batch reactor model where series-parallelreactions take place.
Determining relative importance among many quality attributes under financial constraints is an important task. The weighted value of an attribute particularly in QFD, will influence on engineering characteristics and this will eventually influence the whole manufacturing process such as parts deployment, process planning, and production planning. Several scholars have suggested weighting formulas using CSC (Customer Satisfaction Coefficient) in the Kano model. However, previous research shows that the validity of the CSC approaches has not been proved systematically. The aim of the present study is to address drawbacks of CSC and to develop APC (Average Potential Coefficient), a new approach for weighting of quality attributes. For this, the current study investigated 33 quality attributes of e-learning and conducted a survey of 375 university students for the results of APC, the Kano model, and the direct importance of the quality attributes. The results show that the proposed APC is better than other approaches based on the correlation analysis with the results of direct importance. An analysis of e-leaning's quality perceptions using the Kano model and suggestions for improving e-learning's service quality are also included in this study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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