A quantitative model for a control system that integrates human operators, systems, and their interactions is developed based on discrete functions. After identifying the major entities and the key factors that are important to each entity in the control system, a quantitative analysis to estimate the recovery failure probability from an abnormal state is performed. A numerical analysis based on assumed values of related variables shows that this model produces reasonable results. The concept of 'relative sensitivity' is introduced to identify the major factors affecting the reliability of the control system. The analysis shows that the hardware factor and the design factor of the instrumentation system have the highest relative sensitivities in this model. T도 probability of human operators performing incorrect actions, along with factors related to human operators, are also found to have high relative sensitivities. This model is applied to an analysis of the TMI-2 nuclear power plant accident and systematically explains how the accident took place.
This paper is concerned with the design of two residual control charts for real-time monitoring of the continuous flow processes. Two different control charts are designed under the situation that observations are correlated each other. Kalman-Filter based model estimation is employed when the process model is known. A black-box approach, based on Back-Propagation Neural Network, is also applied for the design of control chart when there is no prior information of process model. Performance of the designed control charts and traditional control charts is evaluated. Average run length(ARL) is adopted as a criterion for comparison. Experimental results show that the designed control chart using the Neural Network's modeling has shorter ARL than that of the other control charts when process mean is shifted. This means that the designed control chart detects the out-of-control state of the process faster than the others. The designed control chart using the Kalman-Filter based model estimation also has better performance than traditional control chart when process is out-of-control state.
As the real-time multimedia applications through Internet increase, the bandwidth available to TCP connections is oppressed by the UDP traffic, result in the performance of overall system is extremely deteriorated. Therefore, developing a new transmission protocol is necessary. The TCP-friendly algorithm is an example meeting this necessity. The TCP-friendly (TFRC) is an UDP-based protocol that controls the transmission rate based on the available round transmission time (RTT) and the packet loss rate (PLR). In the data transmission processing, transmission rate is determined based on the conditions of the previous transmission period. If the one-step ahead predicted values of the control factors are available, the performance will be improved significantly. This paper proposes a prediction model of transmission rate control factors that will be used for the transmission rate control, which improves the performance of the networks. The model developed through this research is predicting one-step ahead variables of RTT and PLR. A multiplayer perceptron neural network is used as the prediction model and Levenberg-Marquardt algorithm is used for the training. The values of RTT and PLR were collected using TFRC protocol in the real system. The obtained prediction model is validated using new data set and the results show that the obtained model predicts the factors accurately.
Vibration at the tip of various flexible manipulators may affect their operation accuracy and work efficiency. To suppress such vibrations, the feasibility of using MFC actuators and sensors is investigated in this paper. Considering the convergence of the famous filtered-x least mean square (FXLMS) algorithm could not be guaranteed while it is employed for vibration suppression of plants with varying secondary path, this paper proposes a new multiple model switching adaptive control algorithm to implement the real time active vibration suppression tests with a new multiple switching strategy. The new switching strategy is based on a cost function with reconstructed error signal and disturbance signal instead of the error signal from the error sensor. And from a robustness perspective, a new variable step-size sign algorithm (VSSA) based FXLMS algorithm is proposed to improve the convergence rate. A cantilever beam with varying tip mass is employed as flexible manipulator model. MFC layers are attached on both sides of it as sensors and actuators. A co-simulation platform was built using ADAMS and MATLAB to test the feasibility of the proposed algorithms. And an experimental platform was constructed to verify the effectiveness of MFC actuators and sensors and the real-time vibration control performance. Simulation and experiment results show that the proposed FXLMS algorithm based multiple model adaptive control approach has good convergence performance under varying load conditions for the flexible cantilever beam, and the proposed FX-VSSA-LMS algorithm based multiple model adaptive control algorithm has the best vibration suppression performance.
Control flow errors are caused by the vulnerability of memory and result in system failure. Signature-based control flow monitoring is a representative method for alleviating the problem. The method commonly consists of two routines; one routine is signature update and the other is signature verification. However, in the existing signature-based control flow monitoring, monitoring target application is tightly combined with the monitoring code, and the operation of monitoring in a single thread is the basic model. This makes the signature-based monitoring method difficult to expect performance improvement that can be taken in multi-thread and multi-core environments. In this paper, we propose a new signature-based control flow monitoring model that separates signature update and signature verification in thread level. The signature update is combined with application thread and signature verification runs on a separate monitor thread. In the proposed model, the application thread and the monitor thread are separated from each other, so that we can expect a performance improvement that can be taken in a multi-core and multi-thread environment.
This paper addresses analysis and design of a fuzzy model-based-controller for the control of uncertain SISO nonlinear systems. In the design procedure, we represent the nonlinear system by using a Takagi-Sugeno fuzzy model and construct a global fuzzy logic controller via parallel distributed compensation and sliding mode control. Unlike other parallel distributed controllers. this globally stable fuzzy controller is designed without finding a common positive definite matrix for a set of Lyapunov equations, and has good tracking performance. Furthermore, stability analysis is conducted not for the fuzzy model but for the real underlying nonlinear system. A simulation is included for the control of the Duffing forced-oscillation system, to show the effectiveness and feasibility of the proposed fuzzy control method.
This paper addresses analysis and design of a fuzzy model-based-controller for the control of uncertain SISO nonlinear systems. In the design procedure, we represent the nonlinear system by using a Takagi-Sugeno fuzzy model and construct a global fuzzy logic controller via parallel distributed compensation and sliding mode control. Unlike other parallel distributed controllers, this globally stable fuzzy controller is designed without finding a common positive definite matrix for a set of Lyapunov equations, and has good tracking performance. The stability analysis is conducted not for the fuzzy model but for the real underlying nonlinear system. Furthermore, the proposed method can be applied to partially known uncertain nonlinear systems. A numerical simulation is performed for the control of an inverted pendulum, to show the effectiveness and feasibility of the proposed fuzzy control method.
동역학행렬제어(Dynamic Matrix Control) 기법은 각종 산업 현장에서 가장 활발하게 적용되고 있는 고급 제어 기법으로, 최근에는 공정제어의 표준 기법으로 인식되고 있다. 일반적으로 동역학행렬제어에서는 대상 플랜트의 거동을 묘사하기 위하여 계단 응답 모델을 이용한다. 본 논문에서는 화력발전의 보일러-터빈 시스템에 동역학행렬제어 기법을 적용하기 위하여, 두 가지 방식으로 선정된 계단응답모델의 제어 성능을 비교하였다. 먼저 주어진 대상 플랜트의 정확한 비선형 모델을 알고 있다고 가정하여 이의 선형화를 통한 계단응답 모델과 대상시스템의 계단응답 실험을 통하여 얻어진 두 가지 계단응답 모델의 유효성을 비교 분석하였다. 분석 결과 실험적인 계단 응답 모델을 사용한 경우가 우월한 제어 성능을 나타냄을 확인하였다.
Full car model is needed for investigating as a entire dynamics of vehicle. In this study, 7DOF of full car model's dynamics is selected. This paper proposes the output feedback controller based on optimal control theory. Input data and output data from the optimal controller are used for neural network system identification of the suspension system. To do system identification, neural network which has robustness against nonlinearities and disturbances is adapted. This study uses back-propagation algorithm to train a multil-layer neural network. After obtaining a neural network model of a suspension system, a neuro-controller is designed. Neuro-controller controls suspension system with off-line learning method and multistep ahead prediction model based on the neural network model and a neuro-controller. The optimal controller and the neuro-controller are designed and then, both performances are compared through. For simulation, sinusoidal and rectangular virtual bumps are selected.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제12권1호
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pp.190-201
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2024
This study examined the effect of the distance Infection Control Education Program (ICEP), developed based on the ADDIE model, on infection control knowledge, attitude, and performance among care workers in long-term care facilities nationwide. The program, developed based on the ADDIE model, was applied to 173 care workers directly responsible for nursing care of elderly residents in lomg-term care facilities. The distance ICEP for care workers was conducted through the website and lasted 30 minutes for each of the eight topics. To determine the effectiveness of the education, infection control knowledge, attitude, performance, and satisfaction were surveyed before and four weeks after the program. Differences in infection control knowledge, attitude, and performance before and after the distance ICEP were assessed by a t-test. A significant difference was observed in knowledge and infection control performance after the distance ICEP was administered to care workers. In the sub-domains of infection control performance, overall understanding of infection, regular infection control education, infection control by special pathogen (multidrug-resistant bacteria, tuberculosis, tick-borne infectious diseases), and detailed infection control education by infection site (pressure ulcers and urinary tract infections) were significantly improved. Infection control knowledge and performance improved through the distance ICEP applied to care workers. Satisfaction also displayed high scores on most items and indicated that it was helpful for infection control in facilities, confirming the effectiveness of infection control education. Based on the survey of care workers nationwide, the infection education program can be effectively used for care workers in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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