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학술대회자료
저자정보
BM Mulman (아주대학교) In-Sung Jung (아주대학교) Jae-ho Bae (EIB KOREA) S.C.Park (아주대학교) Gi-Nam Wang (아주대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2008년 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집
발행연도
2008.5
수록면
149 - 155 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2008

The Monitoring of PLC-Program using Neural Network
BM Mulman ,  In-Sung Jung ,  Jae-ho Bae 외 3명 한국경영과학회 학술대회논문집 2008.05 학술대회자료
The Monitoring of PLC-Program using Neural Network
BM Mulman ,  In-Sung Jung ,  Jae-ho Bae 외 3명 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2008.05 학술대회자료

초록· 키워드

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This paper reviews monitoring and validation of PLC-program using Neural Network. In the PLC-device controlled manufacturing line, PLC-program holds place of underlying component. It becomes controlling mechanism. The level of automation in the production line relies on control mechanism practiced. In the modern manufacturing, PLC devices can handle whole production line given that structured and smart PLC-program is executed. In other words, PLC-program can manage whole process structure consisting set of procedures. We present a method to monitor PLC-program and validate it using neural network. The neural network method being predictive in nature, it rigorously can monitor process signals from sensors, sensed during operation of PLC devices or execution of PLC-program. Subsequently, a neural network algorithm practiced for the analysis of signals. In this way, thorough monitoring of PLC-program can find possible errors from temporal parameters. In addition, possible alterations in program and irregularities can be minimized. That can result, ease in fault detection, maintenance, and decision support in manufacturing organization. Similarly, it can lessen down-time of machines and prevent possible risks.
#PLC-Program #Artificial Neural Network #Fault-detection #Monitoring #Back-propagation

목차

Abstract
1. Introduction
2. Literature review
3. Background
4. Methodology
5. Illustration
6. Discussion and conclusion
Reference

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