The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.48
no.6
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pp.760-772
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1999
The CAN is a serial communication protocol for distributed real-time control and automation systems. Data generated from field devices in the distributed control of power plant are classified into three categories: real-time event data, real-time control data, non-real-time data. These data share a CAN medium. If the traffic of the CAN protocol is not efficiently controlled, performance requirements of the power plant system could not be satisfied. This paper proposes a bandwidth allocation algorithm that can be applicable to the CAN protocol. The bandwidth allocation algorithm not only satisfies the performance requirements of the real-time systems in the power plant but also fully utilizes the bandwidth of CAN. The bandwidth allocation algorithm introduced in this paper is validated using the integrated discrete-event/continuous-time simulation model which comprises the CAN network and distributed control system of power plant.
This paper reviews and identifies issues in the application of virtual commissioning technology for automated manufacturing systems. While the real commissioning of a manufacturing system involves a real plant system and a real controller, the virtual commissioning deals with a virtual plant model and a real controller. The expected benefits of virtual commissioning are the reduction of debugging and correction efforts during the subsequent real commissioning stage. However, it requires a virtual plant model and hence still requires significant amount time and efforts. Two main issues are identified, the physical model construction of a virtual device, and the logical model construction of a virtual device. This paper reviews the current literature related to the two issues and proposes future research directions to achieve the full utilization of virtual commissioning technology.
An offset-free self-tuning control with pole placement (STCPP) and a recursive parameter estimation with multiple and variable forgetting factors (REWF), together with their application to a real plant, are described. There are two different types of offset-free STCPP; their features are analysed and discussed. REMVF employs as many forgetting factors as parameter estimates. It is suitable when parameters to be estimated are changing at different rates. The offset-free STCPP and REMVF have been successfully applied to a real plant, giving excellent results.
A real-time PCR assay using hybridization probe (HybProbe) has been developed to detect Brucella (B.) melitensis strains. The primer and HybProbe sets were designed based on the gap gene of chromosome I with a specific single nucleotide polymorphism of B. melitensis. Specificity of the assay was confirmed by comparison to reference Brucella species and other related strains. In the melting curve analysis, B. melitensis generated a peak at $67^{\circ}C$ unlike those for other Brucella species observed at $61^{\circ}C$. Sensitivity of the assay for B. melitensis ranged from 20 ng to 200 fg of genomic DNA. The ability to identify 94 Mongolian B. melitensis isolates using the real-time PCR assay was identical to that of classical biotyping methods and differential multiplex PCR. These data showed that this new molecular technique is a simple and quick method for detecting B. melitensis, which will be important for the control and prevention of brucellosis.
Sensor faults in nuclear power plant instrumentation have the potential to spread negative effects from wrong signals that can cause an accident misdiagnosis by plant operators. To detect sensor faults and make accurate accident diagnoses, prior studies have developed a supervised learning-based sensor fault detection model and an accident diagnosis model with faulty sensor isolation. Even though the developed neural network models demonstrated satisfactory performance, their diagnosis performance should be reevaluated considering real-time connection. When operating in real-time, the diagnosis model is expected to indiscriminately accept fault data before receiving delayed fault information transferred from the previous fault detection model. The uncertainty of neural networks can also have a significant impact following the sensor fault features. In the present work, a pilot study was conducted to connect two models and observe actual outcomes from a real-time application with an integrated system. While the initial results showed an overall successful diagnosis, some issues were observed. To recover the diagnosis performance degradations, additive logics were applied to minimize the diagnosis failures that were not observed in the previous validations of the separate models. The results of a case study were then analyzed in terms of the real-time diagnosis outputs that plant operators would actually face in an emergency situation.
A specific and rapid real-time PCR assay for detecting Ralstonia solanacearum in horticultural soil and plant tissues was developed in this study. The specific primers RSF/RSR were designed based on the upstream region of the UDP-3-O-acyl-GlcNAc deacetylase gene from R. solanacearum, and a PCR product of 159 bp was amplified specifically from 28 strains of R. solanacearum, which represent all genetically diverse AluI types and all 6 biovars, but not from any other nontarget species. The detection limit of $10^2\;CFU/g$ tomato stem and horticultural soil was achieved in this real-time PCR assay. The high sensitivity and specificity observed with field samples as well as with artificially infected samples suggested that this method might be a useful tool for detection and quantification of R. solanacearum in precise forecast and diagnosis.
The technique is reported of identifying parameters in off-line process. The technique demands that closed-loop system consists of a reference and two-degree-of-freedom controllers (TDFC) in real process. A model process is the same as the real process except their parameters. Deviations are differences between the reference and the output of the plant or the model. The technique is based on minimizing identification error between the two deviations. The parameter differences between the plant and the model are characterized of mean value and of variance which are derived from the identification error. Consequently, the algorithm which identifies the unknown plant parameters is shown by minimizing the mean value and the variance, respectively, within double convergence loops. The technique is applied to course change of a ship. The plant deviation at the first trial is shown to occur in replacing the nominal parameters by the default parameters. The plant deviation at the second trial is shown to not occur in replacing the nominal parameters by the identified parameters. Hence, the identification technique is confirmed to be feasible in the real field.
Real Time Simulation (RTS) has long been used in the nuclear power industry for operator training and engineering purposes. And, Online Simulation (OLS) is based on RTS and with connection to the plant information system to acquire the measurement data in real time for calibrating the simulation models and following plant operation, for the purposes of analyzing plant events and providing indicative signs of malfunctioning. An OLS system has been developed to support PWR operations for CPR1000 plants. The OLS system provides graphical user interface (GUI) for operators to monitor critical plant operations for preventing faulty operation or analyzing plant events. Functionalities of the OLS system are depicted through the maneuvering of the GUI for various OLS functional modules in the system.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.48
no.5
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pp.650-657
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1999
In this paper, a real-time communication method using a PICNET-NP(Plant Instrumentation and Control Network for Nuclear Power plant) is proposed with an analysis of the control network requirements of DCS(Distributed Control System) in unclear power plants. The method satisfies deadline in case of worst data traffics by considering aperiodic and periodic real-time data and others.
In this paper, a real-time communication method using a PICNET-NP (Plant Instrumentation and Control Network for Nuclear Power plant) is proposed with an analysis of the control network requirements of DCS (Distributed Control System) in nuclear power plants. The method satisfies deadline in case of worst data traffics by considering aperiodic and periodic real-time data and others.
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