The structure of chemical process has become increasingly complex, due to better management of energy and raw materials. As a consequence, the design of control systems for complete plants now constitutes the focal point of engineering interest, rather than controller designs for single processing units. Instead of traditional methods based on complex mathematical model, chemical processes are represented by structural array and cause-and-effect graph to apply non-numerical problem-solving techniques. A systematic logical procedure to synthesize alternatives of control system structure and some heuristic rules to select a feasible solution from the vast number of alternatives that are possible are considered in this study.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.4
no.2
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pp.155-164
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2006
This paper focuses on a new optimization technique of a fuzzy logic based proportional integral (FLPI) load frequency controller by the multiple tabu search (MTS) algorithm. Conventionally, the membership functions and control rules of fuzzy logic control are obtained by trial and error method or experiences of designers. To overcome this problem, the MTS algorithm is proposed to simultaneously tune proportional integral gains, the membership functions and control rules of a FLPI load frequency controller in order to minimize the frequency deviations of the interconnected power system against load disturbances. The MTS algorithm introduces additional techniques for improvement of the search process such as initialization, adaptive search, multiple searches, crossover and restart process. Simulation results explicitly show that the performance of the proposed FLPI controller is superior to conventional PI and FLPI controllers in terms of overshoot and settling time. Furthermore, the robustness of the proposed FLPI controller under variation of system parameters and load change are higher than that of conventional PI and FLPI controllers.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.16
no.11
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pp.98-105
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1999
As the IC(Integrated Circuit) has been densified and complicated, it is required to thorough process control to improve yield. Experts, for this purpose, focused on the process analysis automation, which is came from the strict data management in semiconductor manufacturing. In this paper, we presents the process analysis system that can analyze causes, for a output after processes. Also, the plasma etching process that highly affects yield among semiconductor process is modeled to predict a output before the process. To approach this problem, we use adaptively trained neural networks that exhibit superior accuracy over statistical techniques. And in comparison with methods in other paper, a method that history of trend for input data is considered is shown to offer advantage in both learning and prediction capability. This research regards CD(Critical Dimension) that is considerable in high integrated circuit as output variable of the prediction model.
XML can supply the standard data type in information exchange format on a lot of data generated in running database or applied programs for a company by using the advantage that it can describe meaningful information directly. Therefore, as it becomes more and more necessary to manage and protect massive XML data in an efficient way, the development of safe XML access control techniques needs a new method. In this study access authorization policies are defined to design access control systems. The findings demonstrated that algorithm suggested in this study improved system performance which was low due to the complex authorization evaluation process in the existing access control techniques. It is consequently proved that the safe XML access control policy presented in this study is in an improved form as compared with the existing access control methods.
Since Kalman filter and wavelet transform techniques are both suitable for a nonstationary process, wavelet-Kalman filter was proposed and applied to various industrial fields. However, the wavelet-Kalman filter subjected to model uncertainty with nonstationary process has not been considered. Thus, the robust wavelet-Kalman filter method is proposed in this paper. The proposed method can prevent the degradation of filter performance when parameter uncertainty exists in both the state and measurement matrices and preserve the merits of the standard Kalman filter in the sense that it produces optimal estimates. A simple example shows that the proposed approach outperforms the standard Kalman filter and the nominal wavelet-Kalman filter.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1994.10a
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pp.492-498
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1994
The bicycle production process mainly consists of welding process of pipes and its quality is determined by geometrical symmetry of arrangement of welded pipes. Hence, manual quality control of bicycle frames was very inefficient and required much time in dimentional inspection and does not reserve high precision. In this paper we introduce a method of fast and accurate dimensional inspection of bicycle frame using the Stereo Vision system and related some image processing techniques.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1995.04b
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pp.389-395
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1995
The bicycle production process mainly consists of welding process of pipes and its quality is determined by geometrical symmetry of arrangement of welded pipes. Hence, manual quality control of bicycle frames was very ineffecient and required much time in dimensional inspection and does not reserve high precision. In this paper we introduce a method of fast and accurate dimensional inspection of bicycle frame, using the Stereo Vision system and related some image processing techniques.
This paper introduces Primetals Technologies' Through-Process Optimization (TPO) Services and Through-Process Quality Control (TPQC) System, which integrate domain knowledge, software, and automation expertise to assist steel producers in achieving operational excellence. TPQC collects high-resolution process and product data from the entire production route, providing visualizations and facilitating quality assurance. It also enables the application of artificial intelligence techniques to optimize processes, accelerate steel grade development, and enhance product quality. The main objective of TPO is to grow and digitize operational know-how, increase profitability, and better meet customer needs. The paper describes the contribution of these systems to achieving operational excellence, with a focus on quality assurance. Transparent and traceable production data is used for manual and automatic quality evaluation, resulting in product quality status and guiding the product disposition process. Deviation management is supported by rule-based and AI-based assistants, along with monitoring, alarming, and reporting functions ensuring early recognition of deviations. Embedded root cause proposals and their corrective and compensatory actions facilitate decision support to maintain product quality. Quality indicators and predictive quality models further enhance the efficiency of the quality assurance process. Utilizing the quality assurance software package, TPQC acts as a "one-truth" platform for product quality key players.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.67
no.11
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pp.1477-1485
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2018
There are two major issues for activated sludge process in sewage treatment plant. One is how to make sewage be more clean and the other is the energy saving in sewage treatment process. The major monitoring sewage qualities are chemical oxygen demand, phosphorus, nitrogen, suspended solid in effluent. These are transmitted to the national TMS(Telemetry Monitoring System) at every hour. If these exceed the environmental standard, the environmental charges imposed. So, these water qualities are to be controlled below the environmental standard in operation of sewage treatment plant. And recently, the energy saving is also important in process operation. Over 50% energy is consumed in blowers and motors for injection oxygen into aeration tank. So, with the water qualities to be controlled below the environmental standard, the energy saving also is to be accomplished for efficient plant management. Almost researches are aimed to control water quality without considering energy saving. AI techniques have been used for control water quality. AI modeling simulator provided the optimal control inputs(blower speed, waste sludge, return sludge) for control water quality. Blower speed is the main control input for activated sludge process. To make sewage be more clean, the excessive blower speed is supplied, but water quality is not better than the previous. In results, non necessary energy is consumed. In this paper we propose a new method that the energy saving also is to be accomplished with the water qualities to be controlled below the environmental standard for efficient plant management. Water qualities in only aeration tank are used the inputs of fuzzy models. Outputs of these models are chemical oxygen demand, phosphorus, nitrogen, suspended solid in effluent and have the environmental standards. In test, we found this method could save 10% energy than the previous methods.
This paper describes for applications of neural networks in the field of arc welding. Conventional, automated process generally involves sophisticated sensing and control techniques applied to various processing parameters. Welding parameters affecting quality include the arc voltage, the welding current and the torch travel speed. The relationship between the welding parameters and weld qualify is not a direct one, and in addition, the effect of the weld parameter variables are not independent of the each other - changing the welding current will affect the arc voltage, and so on. Finally, a suitable proposal to improve the construction of the model has also been presented in the paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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