I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica a nd   Co m p ute E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   10 ,   No .   4 A u g u s t   2 0 2 0 ,   p p .   3 4 4 1 ~ 3 4 5 0   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 1 0 i 4 . p p 3 4 4 1 - 3 4 5 0          3441       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij ec e. ia esco r e. co m/in d ex . p h p /I JE C E   Fu zz y  log ic applic a tions  f o r data  ac quisi tion sy ste m   o pra ctical  m ea s ure m ent       M uh a m a d H a d din ,   Arie f   M a rw a nt o ,   Ag us   Su pra j it no ,   M un a f   I s m a il     De p a rtme n o f   El e c tri c a En g in e e rin g ,   Un iv e rsitas   Isla m   S u lt a n   A g u n g ,   I n d o n e sia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Au g   1 0 ,   2 0 1 8   R ev i s ed   Dec   9 ,   2 0 1 9   A cc ep ted   J an   1 1 ,   2 0 2 0     In   lab o ra to ry   w o rk s,  th e   e rro r   in   m e a su re m e n t,   re a d in g   th e   m e a su rrin g   d e v ice s,  si m il a rit y   o f   e x p e ri m e n tal  d a ta  a n d   lac k   o f   u n d e rsta n d in g   o f   p ra c ti c u m   m a teria ls  a re   o f ten   f o u n d .   T h e se   w il lea d   to   th e   in a c u rra c y   a n d   in v a li d   in   d a ta  o b tan i n e d .   A a n   a lt e rn a ti v e   so lu ti o n ,   a p p li c a ti o n   o f   f u z z y   lo g ic  to   t h e   d a ta  a c q u isit i o n   sy st e m   u sin g   a   w e b   se r v e r.   T h is  re s e a r c h   f o c u se s   o n   t h e   d e sig n   o f   d a ta  a c q u isit i o n   s y ste m w it h   th e   targ e o f   re d u c in g   th e   e rro r   ra te  in   m e a su rin g   e x p e ri m e n tal  d a ta  o n   th e   lab o ra t o ry .   Da ta   m e a s u re m e n o n   lab o ra to ry   p ra c ti c e   m o d u le  is  d o n e   b y   tak in g   th e   a n a lo g   d a ta  re su lt e d   f ro m   th e   m e a su re m e n t.   F u rth e rm o re ,   th e   d a ta  a re   c o n v e rted   in t o   d ig it a d a ta  v ia  a rd u in o   a n d   sto re d   o n   th e   se rv e r .   T o   g e v a li d   d a ta,  th e   se r v e r   will   p ro c e ss     th e   d a ta  b y   u sin g   f u z z y   lo g ic  m e th o d .   T h e   v a li d   d a ta  a re   in te g ra ted   in to     a   w e b   s e rv e r   so   th a it   c a n   b e   a c c e ss e d   a n e e d e d .   T h e   re su lt s h o w e d   th a   th e   d a ta  a c q u isit io n   sy st e m   b a se d   o n   f u z z y   lo g ic  is  a b le  to   p ro v id e   re c o m m e n d a ti o n   o f   m e a su re m e n re su lt   o n   th e   lab   w o rk b a se d   o n   th e   d e g re e   v a lu e   o f   m e m b e rsh ip   a n d   tr u th   v a lu e .   F u z z y   lo g ic   w il se le c th e   m e a su re d   d a ta  w it h   a   m a x i m u m   e rro p e rc e n tag e   o 5 %   a n d   se lec th e   m e a su re m e n re su lt   w h ich   h a s m in im u m   e rro ra te.   K ey w o r d s :   Data   ac q u is it io n   s y s te m   Fu zz y   lo g ic   P r ac tical  m ea s u r e m en t   Co p y rig h ©   2 0 2 0   In stit u te o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e   Al rig h ts re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Mu h a m ad   Had d in ,     Dep ar t m en t o f   E lectr ical  E n g i n ee r in g ,     Un i v er s ita s   I s la m   Su ltan   Ag u n g ,     Kalig a w Stre et  K m   4 ,   Se m ar an g ,   I n d o n e s ia .   E m ail:  h ad d in @ u n i s s u la. ac . id       1.   I NT RO D UCT I O N   I n   lab o r ato r y   w o r k s ,   i is   s ti ll  o f te n   f o u n d   m ea s u r e m e n er r o r   an d   er r o r   r ea d in g   o f   m ea s u r in g   in s tr u m en t.  Me as u r e m e n t e r r o r   d u r in g   th lab o r ato r y   ca u s e s   th m ea s u r e m e n t d ata  to   b i n co r r ec t.  L ab o r ato r y   p r ac tice  w it h   w r o n g   tr ial  d ata   s h o u ld   b r ep ea ted .   Fu r th e r m o r e,   i is   also   f o u n d   s i m ilar it y   o f   e x p er i m e n tal   d ata  o f   lab o r ato r y   p r ac tice  p ar ticip an ts   w i th   ea c h   o t h er ,   w h ic h   ca u s es  t h tr u th   o f   t h ex p er i m e n tal  d ata   d o u b ted .   T h p r o b lem   t h at  o cc u r s   i n   t h i m p le m e n tatio n   o f   lab o r ato r y   w o r k s   is   h o w   t h p ar ticip an t s   ar ca p ab le  to   k n o w   t h r es u lt s   o f   lab o r ato r y   m ea s u r e m en t,  w h e th er   it  m ee ts   s tan d ar d s   i n   th s ca le  o f   t h eo r etica l   ca lcu latio n s .   I f   t h er is   s ig n i f ica n d if f er en ce   b et w ee n   t h ex p er i m e n tal  r es u lt s   an d   t h r esu lt s   ac co r d in g   to   ca lcu latio n s ,   t h en   t h lab o r a to r y   w o r k s   p ar ticip an t s   ca n   r ep ea t o r   ch ec k   th e x p er i m e n t ser ies   [1 - 11]   T h r esu lts   o f   i n v alid   lab o r ato r y   m ea s u r e m en ts   ca n   b ca u s ed   b y   er r o r   in   r ec o r d in g   o n   p ap er ,   er r o r   in   ar r an g i n g   lab o r ato r y   m o d u l an d   er r o r   i n   r ea d in g   m ea s u r i n g   i n s tr u m e n t   [ 1 2 - 14] .   T h is   m a y   lead   to   er r o r   in     th m ea s u r e m e n t,  er r o r s   in   r ea d in g   m ea s u r in g   i n s tr u m e n a s   w el as  th cir c u it.  Fi n all y   th ese  ca n   r esu lt   i n   in v a lid   o r   in ac cu r ate  d ata.   Fi g u r 1   s h o w n   th m ec h an i s m   o f   lab o r ato r y   m ea s u r e m en ts   co n d u cted   b y   s t u d en ts .   So m d ev ia tio n   m ea s u r e m en t s   co u ld   co m e   f r o m   h u m a n   er r o r   ab ilit y   w h en e v er   t h e y   d o i n g   h is   w o r k s   d u r i n g   m ea s u r e m e n t.   Mo r eo v er ,   f al s m ea s u r e m e n co u ld   h ap p en   an d   t h e y   n ee d   r ep ea ted   th eir   w o r k s   o r   m atc h ed   b ac k   th e y   r e s u l ts   w it h   t h r ef er en ce s .   T h er ef o r e,   in ac cu r a c y   an d   tak e s   ti m es  h as  lead s   o n to   d r aw b ac k s   o f   m an u al  s y s te m   f o r   lab o r ato r y   m ea s u r e m e n t s .   T o   g ain   h i g h   ac cu r ac y   o f   th m ea s u r e m en t   r esu lt  a n d   er r o r   in   r ea d in g   o f   m ea s u r in g   in s tr u m en o r   ch ea tin g   p r ac tice  m ea s u r e m e n d ata,   d ata  ac q u is itio n   s y s te m   ( D AS)     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   4 A u g u s t 2 0 2 0   :   3 4 4 1   -   3450   3442   is   r eq u ir ed .   So m s tu d ies   o n   D AS  h av e   b ee n   co n d u cte d   b y   p r ev io u s   r esear c h er s ,   a m o n g   o t h er s d ata   ac q u is itio n   s y s te m   u s i n g   f u zz y   lo g ic  w h ic h   is   f u n ctio n ed   co llectin g   s en s o r   d ata  r ec eiv ed   f r o m   m a n y   s o u r ce s   s elec ted   an d   f o r w ar d ed   to   E n t er p r is Ser v ice  B u s   ( E SB )   [ 1 5 16] A n o th er   s tu d y   d ea ls   w it h   d iag n o s i n g   s y s te m   alar m s   i n   a n est h esia   p atien t s   b y   u s i n g   f u zz y   lo g ic  b ased   d ec i s io n   s u p p o r s y s te m   ( DSS)   [ 1 7 - 20] .   T h is   cu r r en t   r esear ch   f o c u s e s   o n   f u zz y   lo g ic  b ased   DAS  ap p licatio n   to   d etec th le v el  o f   lab o r ato r y   m ea s u r e m e n er r o r .   T h is   s y s te m   i s   ab le  to   d ec r ea s er r o r   p er ce n tag o f   m ea s u r e m en r esu l o f   lab o r ato r y   m o d u l e.   T h d esig n   a n d   m ak in g   o f   d ata  ac q u i s itio n   s y s te m   ar d o n b y   u s in g   f u zz y   l o g ic  as  d ec is io n   o f   d ata  s elec ti o n   o f   ex p er i m e n tal   r esu lt  w h ic h   h a s   m i n i m u m   m i s tak e.       U / D Re s e t B 1 B 8 C a r r o u t E N B L a M odu l e S tu d e n ts A s s i s t a n t   L a b T h e o r y / R e f e re n c e s Co n d u c t e d R e f e re n c e s I n f o rm a t i o n   N e e d s I n f o rm a t i o n   N e e d s R esu l t s 1 H u m a n   E r r o r 2 F a l s e   M e a s u r e m e n t 3 N e e d   Re f e r e n c e s / S ta n d a r d 4 N e e d   T i m e     Fig u r 1 .   Ma n u all y   lab o r ato r y   m ea s u r e m e n t c o n d u ted   b y   s t u d en ts       2.   RE S E ARCH   M E T H O D   As  s h o w n   i n   Fi g u r 2 ,   th DAS  is   d ev elo p ed   as  to o l   w h ich   is   ca p ab le  to   r ea d   th p r ac tical  m ea s u r e m e n f r o m   an a lo g   s ca le  to   d ig ital  in f o r m atio n   o n e.   DAS  is   b u il u s in g   f u zz y   lo g ic   m eth o d   th at  s er v e s   to   d is p la y   t h le v el  o f   ac cu r a c y   an d   c h o o s t h m ea s u r e m e n r es u lt s   t h at  h av th least  p er ce n tag e   o f   er r o r .     So ,   DAS  is   ab le  to   r ea d   th v o ltag an d   c u r r en m ea s u r e m e n ts   a n d   p r o ce s s   it  b y   u s in g   f u zz y   lo g ic  m et h o d   to   s elec t h m ea s u r e m en r es u l ts   w h ic h   h av e   t h lea s le v el   o f   er r o r .   T h lab o r ato r y   w o r k   p ar ticip an t s   ca n   r ed u ce   m ea s u r e m e n er r o r   an d   s to r m ea s u r e m e n r es u lt   in   w eb   s er v er .   T h m o d el  o f   t h i s   s t u d y   u s es   s e v er al   s u p p o r tin g   co m p o n e n ts   a s   a n   in te g r ated   s y s te m .   T h d ata  ac q u is itio n   s ec t io n   i s   r ea d er   o f   v o lta g o r   cu r r en a n alo g   s ig n al  a n d   co n v er ts   i n to   d ig i tal  s i g n al,   th e n   r ea d   b y   A r d u i n o   in   o r d er   to   b p r o ce s s ed   b y     co m p u ter   [ 2 1 - 23]   . T h p h y s ical  s i g n al  r ea d er   is   v o ltag s en s o r   an d   A C S7 1 2   I C   cu r r en s e n s o r .   W eb   s er v er   ap p licatio n   u s ed   i n   th is   s tu d y   is   X AM P P .   T h p r o g r am   u s ed   i n   t h is   s tu d y   is   P HP   an d   My Sq as   d ata  b ase.   T h s er v er   p r o ce s s es  th m ea s u r e m e n ts   o n   p r ac ticu m   m o d u le  u s i n g   f u zz y   m eth o d ,   r esu lti n g   i n     th m ea s u r e m e n r ec o m m e n d atio n s   u s ed   b ased   o n   th le ast   er r o r   r ate  an d   th h i g h e s d eg r ee   o f   f u zz y   m e m b er s h ip .   F u zz y   is   o n o f   th b est  w a y s   to   m ap   a n   i n p u t   s p ac in to   a n   o u tp u s p ac e.   T h s tar ti n g   p o in o f   th m o d er n   co n ce p t   o f   u n ce r t ain t y   i s   t h at  i i s   i n tr o d u ce d   a b o u t h eo r y   t h at  h a s   o b j ec ts   o f   f u zz y   s e t   t h at  h as  i m p r ec is e   b o u n d ar ies  a n d   m e m b er s h ip   i n   f u zz y   s et ,   an d   n o in   th e   f o r m   o f   r i g h o r   w r o n g   lo g ical,     b u t e x p r ess ed   i n   d eg r ee s   [ 2 4 ] .         U / D Re s e t B 1 B 8 C a r r o u t E N B L a b   M o d u l e St u d e n t s D a t a   A c q u i s i t i on   S t r e a m R e su l t s D A S   M o d u l e Se r v e r s D S S   M o d u l e I n f or m a t i on   R e s u l t s 1 A c c u r a c y 2 P r e c i si o n 3 M i n i m i ze  E r r o r   4 L e ss   T i m e   a n d   E f f e c ti v e n e ss     Fig u r 2 .   A   p r o p o s ed   m o d el  o f   d ata  ac q u is it io n   s y s te m   ( D AS)   b ased   o n   f u zz y   an d   clo u d   s y s te m s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       F u z z lo g ic  a p p lica tio n s   fo r   d a ta   a cq u is itio n   s ystems   o f p r a ctica l m ea s u r eme n t   ( Mu h a ma d   Ha d d in )   3443   I n   th i s   w o r k s ,   d ata  ac q u is i tio n   s y s te m s   ar p r o p o s ed   w h as   in te g r ated   w ith   d ec i s io n   s u p p o r s y s te m   ( DSS)  an d   d ev elo p ed   in   w e b   s er v er   ap p licatio n   in ten d ed   to   r ep lace   la b o r ato r y   ass is tan an d   r ef er en c e   s tan d ar d   v alu m o d u les.  T h er ef o r e,   th ac cu r ac y ,   th p r ec is io n ,   m i n i m izi n g   er r o r   an d   ti m ef f ec ti v en e s s   co u ld   b a ch ie v i n g   a n d   in cr ea s es  t h p er f o r m an ce   k n o w led g o f   t h s t u d en ts .   T h f u n ctio n   o f   m e m b er s h ip   i s   cu r v s h o w i n g   th m ap p i n g   o f   d ata  in p u p o in t s   i n to   th eir   m e m b er s h ip   v a lu ( al s o   o f ten   ca lled   as   m e m b er s h ip   d eg r ee )   w h ic h   h a s   in ter v als b et w ee n   0   an d   1   [ 2 5 ,   2 6 ] .     2 . 1 .   L inea r   re prese nta t io n   I n   li n ea r   r ep r esen tatio n ,   th m ap p in g   o f   i n p u ts   to   t h d eg r ee   o f   th e ir   m e m b er s h ip   ca n   b e   d escr ib ed   as  s tr aig h li n e.   T h is   f o r m   is   th s i m p lest   a n d   th b es ch o ice  to   ap p r o ac h   less   o b v io u s   co n ce p as  s h o w n   in   Fi g u r e s   3   an d   4 .           Fig u r 3 .   A s ce n d ed   lin ea r   r ep r esen tat io n       T h f u n c tio n   o f   m e m b er s h ip   is :     [ ] = { 0 ;                                       < ;       < < 1 ;                                       >     w h er a,   b   an d   b   ar th v alu e   o f   d o m ai n   w h ic h   h a s   m e m b e r s h ip   d eg r ee   o f   0 ,   th v alu o f   d o m ai n   w h ic h   h a s   m e m b er s h ip   d eg r ee   o f   1   an d   t h v al u o f   i n p u w h ic h   is   ab o u t to   b ch an g ed   in to   f u zz y   n u m b er s .           Fig u r 4 .   Descen d ed   lin ea r   r ep r esen tatio n       T h f u n c tio n   o f   m e m b er s h ip   is :     [ ] = { 0 ;                                       < ;       < < 1 ;                                       >     B o th   d escen d   li n ea r   i.e .   s tr ai g h t   li n s tar ts   f r o m   d o m ain   v alu w i th   th e   h i g h est   m e m b e r   d eg r ee   o n   t h le f t   s id e,   an d   th e n   it d escen d s   to   d o m a in   v al u w h ic h   h as lo w er   m e m b er   d eg r ee .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   4 A u g u s t 2 0 2 0   :   3 4 4 1   -   3450   3444   2 . 2 .   T ria ng le  curv re presenta t io n   T h r ep r esen tatio n   o f   tr ian g l cu r v is   es s e n tiall y   co m b in atio n   o f   t w o   li n ea r   r ep r esen tat io n s   ( in cr ea s an d   d ec r ea s e)   as sh o w n   i n   Fi g u r 5 .           Fig u r 5 .   T r ian g le  c u r v e       T h f u n c tio n   o f   m e m b er s h ip   is :     [ ] = {         0 ;                             <      > ( ) ( ) ;                             < < ;                                   <   <     w h er a,   b   an d   ar th lo w est  v al u o f   d o m a in   w h ic h   h as  m e m b er s h ip   d eg r ee   o f   0 ,   th v al u o f   d o m a i n   w h ic h   h a s   m e m b er s h ip   d eg r ee   o f   1   an d   th h i g h est  v alu o f   d o m ai n   w h ich   h as  m e m b er s h i p   d eg r ee   o f   0 .     2 . 3 .   T ra pezo ida l c urv re present a t io n   T h tr ap ez o id   cu r v is   b asical l y   tr ian g u lar   s h ap e,   ex ce p t th at  th er is   p o in t t h at  h as a   m e m b er s h ip   v alu o f   1   as sh o w n   i n   Fi g u r 6 .           Fig u r 6 .   T r ap ez o id al  cu r v e       T h f u n c tio n   of   m e m b er s h ip   is :     [ , , , , ] = {                 0 ;                                                       <   ( ) ( ) ;                 < < 1 ;                                   <   < ;               <   < 0 ;                                                   >   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       F u z z lo g ic  a p p lica tio n s   fo r   d a ta   a cq u is itio n   s ystems   o f p r a ctica l m ea s u r eme n t   ( Mu h a ma d   Ha d d in )   3445   w h er a,   b ,   c,   d   an d   x   ar th l o w est  v al u o f   d o m a in   w h ic h   h as  m e m b er s h ip   d eg r ee   o f   0 ,   t h lo w est  v al u o f   d o m ai n   w h ic h   h a s   m e m b er s h i p   d eg r ee   o f   1 ,   th h i g h est  v al u o f   d o m ai n   w h ic h   h a s   m e m b er s h ip   d eg r ee   o f   1 ,   th h i g h e s v al u o f   d o m ai n   w h ic h   h as   m e m b er s h ip   d eg r e o f   0   a n d   t h v al u o f   i n p u t   w h ic h   i s   ab o u t   to   b ch an g ed   in to   f u zz y   n u m b er s .     2 . 4 .   F uzzy   da t a ba s e   Fu zz i f icatio n   o f   q u er ies  i s   ass u m ed   to   b co n v en tio n al  q u er y   ( n o n   f u zz y ) ,   d atab ase  m an ag e m e n t   s y s te m s   ( DB MS)   th at  tr ies  to   cr ea te  an d   im p le m e n b asic  lo g ical  s y s te m   o f   f u zz y   q u er y   ( f u zz y   lo g ic  b ased   q u er y i n g   s y s te m ) .   T h ad v an t ag o f   q u er y   f u zz i f icatio n   is   th at  it  ca n   ac h ie v DB M f le x ib ilit y ,   a u to m a tic   er r o r   h an d lin g ,   a n d   f le x ib le  s ea r ch .   Fu zz y   T ah an is   o n o f   th b r an c h es  o f   f u zz y   lo g ic ,   w h ich   i s   o n o f     th f u zz y   m e th o d s   th at   u s a   s tan d ar d   d atab ase.   T ah an d esc r ib es  q u er y   f u zz y   p r o ce s s i n g   m et h o d ,   w h ic h   i s   b ased   o n   th e   m a n ip u latio n   o f   lan g u a g k n o w n   a s   SQ L   ( s t r u ctu r ed   q u er y   la n g u a g e) ,   s o   f u zz y   T ah an m o d el   is   ap tl y   u s ed   in   p r ec is an d   ac cu r ate  d ata  r etr iev al   p r o ce s s es.  F u zz y   d atab ase  is   u s ed   f o r   r ea s o n in g   u s i n g     d atab ase  [ 4 ] .   T h o v er all  p r o ce s s   o f   b lo ck   d ia g r a m   ca n   b e   s ee n   i n   Fig u r 7 .   First,  in i tiali ze   d ev ice,   a n d   t h en   m ea s u r e m e n w h ic h   is   in p u an d   w il b p r o ce s s ed   f u zz if i ca tio n .   T h is   r esear ch   co n s is ts   o f   h ar d w ar an d   s o f t w ar e.   Har d w ar i s   as   in s t r u m e n tatio n   o f   lab o r ato r y   m e asu r e m en t   d ata  w h ile  s o f t w ar is   a s   s to r ag a n d   d is p la y   o f   m ea s u r e m e n t D AS.     2 . 5 .   H a rdw a re   des ig n   T h b lo ck   d iag r a m   d esi g n   o f   t h s y s te m   i n   t h i s   s t u d y   co n s i s t s   o f   s er v er ,   clien t ( L ap to p ,   De s k to p   etc) ,   I n s tr u m e n tatio n   a n d   Mo d u le   o f   L ab o r ato r y   p r ac tice  a s   s h o w n   in   Fi g u r 8 .   T h d iag r a m   b lo c k   o f   in s tr u m en ta tio n   co n s is t s   o f   cu r r en an d   v o lta g s e n s o r s .   T h e   f o llo w i n g   is   t h cir cu it   u s ed   as  s h o w n   i n   Fig u r e s   9   an d   10 .             Fig u r 7 .   R esear ch   f lo w   ch ar t     Fig u r 8 .   W eb   b ased   d ata  ac q u is i tio n   s y s te m                                   Fig u r 9.   Set o f   v o lta g s e n s o r     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   4 A u g u s t 2 0 2 0   :   3 4 4 1   -   3450   34 46                                             Fig u r 1 0 .   Set o f   cu r r en t se n s o r       2 . 6 .   So f t wa re   des ig n   I n   m ak i n g   t h w eb s i te  i n   t h is   r esear ch ,   i w o u ld   u s e   Dr ea m w ea v er   s o f t w ar an d   w eb   s er v er     XA MP P   1 . 6 . 4   v er s io n   b y   u s i n g   p r o g r a m m i n g   lan g u ag P HP   an d   My s q l.  I n   w eb s ite  v i e w ,   t h er w o u ld   b e     s o m m en u   li k P r ac ticu m ,   R eg is tr atio n ,   C o n tact  an d   L o g i n .   T h u s o f   t h is   W eb   Ser v e r   is   u s ed   to   an al y ze   f ee d b ac k   [ 2 7 2 8 ] .       3.   RE SU L T S   AND  AN AL Y SI S   T h m o d u le  o f   lab o r ato r y   p r ac tice  w as  d eter m in ed   as   in   Fig u r 11 .   T h m o d u le  in   Fi g u r 11   i s     s er ies   o f   ex p er i m en t s   ca r r ie d   o u t,  n a m e l y   s et   an d   p ar allel  s er ies   f o r   m ea s u r e m e n m o d u le  a n d   elec tr icit y   m ea s u r in g   in s tr u m e n t.  Af ter   th e   ex p er i m en tal  m o d u le   w as   s tr u ctu r ed   b ased   o n   th e   ab o v i m a g e,     th ac q u is i tio n   in s tr u m e n tati o n   w as  co n n ec ted   w it h   th lap to p   o f   p r ac ticin g   p ar ticip an ts   an d   th e n     th m ea s u r e m en w a s   co n d u ct ed   b y   o p en in g   th w eb   b r o w s e r   as  s h o w n   in   Fi g u r 1 2 ,   an d   t h r esu lt  o f   v o lta g e   m ea s u r e m e n a s   s h o w n   i n   T ab le  1 .           Fig u r 1 1 .   R esear ch   m o d u l           Fig u r 1 2 .   T h ex p er i m e n tal  s er ies o f   u s in g   d ata  ac q u is itio n   in s tr u m en ta tio n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       F u z z lo g ic  a p p lica tio n s   fo r   d a ta   a cq u is itio n   s ystems   o f p r a ctica l m ea s u r eme n t   ( Mu h a ma d   Ha d d in )   3447   T ab le  1 .   T h R esu lt o f   v o lta g e   m ea s u r e m e n t   N o .   D a t a   M e a su r e me n t     M e a su r e me n t   ( V )   1   V R 1   F i r st   5 , 1   2   V R 1   S e c o n d   5 , 3   3   V R 1   T h i r d   5 , 2   4   V R 2   F i r st   2 , 7   5   V R 2   S e c o n d   2 , 6   6   V R 2   T h i r d   2 , 6       W ith   R es is to r   R   1 0 0     to   f in d   v o ltag v al u es o f   V R 1   an d   VR 2 ,   it sh o u ld   b b ased   o n   ca lcu latio n .     Kn o w n :   Ser ies o f   Fi g u r 9   R 1 , R 2 , R 3 =1 0 0   Ω   Vin   8 V     Dis cu s s io n :       = 2   ×   3 2 + 3   =   100 × 100 100 + 100   = 50Ω      1 = 1 1 +   ×    = 100Ω 100Ω + 50Ω   × 8 = 5 , 3        2 = 1 + × 8 = 50Ω 100Ω + 50Ω × 8   = 2 , 7     A t h is   s ta g e,   th er is   f u zz i f i ca tio n   p r o ce s s   i.e .   th p r o ce s s   o f   ch an g in g   th m e m b er s h ip   d ata  f r o m   th s et   o f   w ei g h o f   a   r eg u la r   s co r in to   th m e m b er s h ip   o f   t h s et  o f   f u zz y   n u m b er s .   T h cr iter ia  u s ed   ar s h o w n   in   F ig u r 1 3 .           Fig u r 1 3 Me m b er s h ip   o f   v o l tag m ea s u r e m e n t       1 = |                     | 100%     VR 1   m ea s u r e m e n t ( f ir s t)   5 , 1   V     1 = | 5 , 3 5 , 1 5 , 1 | 100% = 3 , 39%     VR 1   m ea s u r e m e n t ( s ec o n d )   5 , 3   V     1 = | 5 , 3 5 , 3 5 , 3 | 100% = 0%     VR 1   m ea s u r e m e n t ( th ir d )   5 , 2   V   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   4 A u g u s t 2 0 2 0   :   3 4 4 1   -   3450   3448   1 = | 5 , 3 5 , 2 5 , 2 | 100% = 1 , 92%     VR 2   m ea s u r e m e n t ( f ir s t)   2 , 7   V     1 = | 2 , 7 2 , 7 2 , 7 | 100% = 0%     VR 2   m ea s u r e m e n t ( s ec o n d )   2 , 6   V     1 = | 2 , 7 2 , 6 2 , 6 | 100% = 3 , 85%     VR 2   m ea s u r e m e n t ( th ir d )   2 , 6   V     1 = | 2 , 7 2 , 6 2 , 6 | 100% = 3 , 85%     Fro m   th i s   p er c en ta g o f   er r o r   th en ,   t h d eg r ee   o f   m e m b er s h i p   f o r   ea ch   m e m b er s h ip   f u n ctio n   w as sear c h ed .      [ 1 ]                 = { ( 1 ; 5 1 ) / 4 ; 0 1 < 1 1 < 1 < 5 1 > 5      [ 1 ] = { 0 ; ( 1 1 ) / 4 ( 10 1 ) / 5 ; 1 <  1 > 10 1 < 1 < 5 5 < 1 < 10      [ 1 ]       = { 0 ; ( 1 5 ) / 5 ; 1 ; 1 < 5 5 < 1 < 10 1 > 10     T ab le  2   s h o w s   th a th m ea s u r e m en r esu lt  o b tain ed   f r o m   th ex p er i m e n tal  r es u lt  w a s   in   t h f o r m   o f   an alo g s   w h ic h   w er co n v er t ed   to   d ig ital  s y s te m s   a n d   p r o ce s s ed   v ia  f u zz y   w i th   m e m b er s h ip   d e g r ee   co r r esp o n d in g   to   t h f u zz y   c alcu latio n s .   E ac h   m ea s u r e m e n h as  a   m e m b er s h ip   d eg r ee   v al u o f   ea ch   o n     th m e m b er s h ip   o f   g o o d ,   f air   an d   b ad   s h o w n   i n   Fi g u r 1 4 .   T h r esu lt  o f   F u zz y   p r o ce s s in g   as  s h o w n   b elo w   i s   th r es u lt  o f   Fu zz y   T ah an p r o ce s s in g ,   T ab le  2   is   th r es u lt   o f   VR 1   a n d   VR 2   v o lta g m e asu r e m en t.  T h to p   r ec o m m e n d atio n   i s   th m ea s u r e m en t   w it h   t h h i g h est  f ir s tr en g th   v al u i n d icati n g   th at  t h r es u lt  o f   th m ea s u r e m e n i s   clo s e s t o   th d esire d   cr iter ia  in   th f o r m   o f   r ec o m m en d atio n   o f   lab o r ato r y   p r ac tice   m ea s u r e m e n t r es u lt  u s ed   as e x p er im e n tal  d ata.     T h e   r esu lt  o f   th r ec o m m en d atio n   s h o w n   in   F ig u r 1 5   is   th o u tp u o f   th f u zz y   p r o ce s s ,   u s in g   T ah an i's   f u zz y   m et h o d   to   d eter m in e   th e   r ec o m m en d atio n   o f   th m ea s u r e m e n t   v al u o f   t h p r ac ticu m   u s ed   i.e .   tak i n g   t h q u er y   th a h a s   th e   m ax i m u m   v a lu o f   th m e m b er s h ip   d eg r ee   d ata  o f   ea c h   f u zz y   m e m b er s h ip   ex is ted   i n   t h d ata  b ase  in   T ab le  2 .   W eb   d is p lay   in   t h i s   s t u d y   h as  b ee n   r esp o n s iv a n d   f l ex ib le  w h ich   m ea n s   th at  w eb   d is p la y   w h ich   w ill   a d j u s to   th e   s ize   o f   v ie w p o r ( th e x te n o f   ar ea   i n   b r o w s er   to   d is p la y   w eb s ite u s ed   b y   u s er s   w h e n   ac ce s s i n g   w eb s i te  w h e n e v er   th u s er s   u s lap to p ,   tab ,   o r   s m ar tp h o n e,   s o   th at  it  i s   v er y   ea s y   to   u s e.       T ab le  2 .   Vo ltag m ea s u r e m e n t   an d   f u zz y   m e m b er s h ip   d eg r ee   No   D a t a   M e a su r e me n t   ( V )   Er r o r   M e mb e r sh i p   D e g r e e   G o o d   F a i r   B a d   1   VR 1   ( 1 )   5 , 1   3 , 9 2   0 , 2 7   0 , 7 3   0 , 0 0   2   VR 1   ( 2 )   5 , 3   0 , 0 0   1 , 0 0   0 , 0 0   0 , 0 0   3   VR 1   ( 3 )   5 , 2   1 , 9 2   0 , 7 7   0 , 2 3   0 , 0 0   4   VR 2   ( 1 )   2 , 7   0 , 0 0   1 , 0 0   0 , 0 0   0 , 0 0   5   VR 2   ( 2 )   2 , 6   3 , 8 5   0 , 2 9   0 , 7 1   0 , 0 0   6   VR 2   ( 3 )   2 , 6   3 , 8 5   0 , 2 9   0 , 7 1   0 , 0 0     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       F u z z lo g ic  a p p lica tio n s   fo r   d a ta   a cq u is itio n   s ystems   o f p r a ctica l m ea s u r eme n t   ( Mu h a ma d   Ha d d in )   3449       Fig u r 1 4 .   W eb   m ain   d is p la y   o f   elec tr ical  en g i n ee r in g   lab           Fig u r 1 5 .   W eb   d is p lay   o f   m e asu r e m en t r ec o m m e n d atio n   r e s u lt       4.   CO NCLU SI O N   DAS  ca n   b i m p le m en ted   in   th m ea s u r e m e n o f   cu r r en a n d   v o lta g i n   lab o r ato r y   w o r k s .   F u zz y   lo g ic  m et h o d   is   ab le  to   an al y z cr iter ia  an d   th en   g i v t h o r d er   o f   m ea s u r e m en p r io r ity   with   t h v al u o f   f ir e   s tr en g th   b et w ee n   0 - 1 .   T h u lti m ate  r es u lt  o f   t h i s   s t u d y   h as  b ee n   s u cc ess f u i n   m a k i n g   s y s t e m   w h ich   ca n   h e lp     th L ab o r ato r y   p r ac tice  p ar t icip an ts   in   lab o r ato r y   to   s a v m ea s u r e m e n d ata  d i g ital l y   w i th   n o   p ap er   ( p ap er less ) ,   w h er t h d ata  ar s av ed   o n   w eb   s er v er   d atab ase .       RE F E R E NC E S   [1 ]   A .   P e ñ a - Río s,   V .   Ca l lag h a n ,   M .   G a rd n e r,   a n d   M .   J.  A lh a d d a d Re m o te  m i x e d   re a li t y   c o ll a b o ra ti v e   lab o ra to ry   a c ti v it ies L e a rn in g   a c ti v it ies   w i th in   t h e   In terRe a li ty   P o rtal ,   in   Pro c e e d in g o t h e   T h e   2 0 1 2   I EE E/ W IC/A CM   In ter n a t io n a J o in t   Co n fer e n c e s o n   W e b   In tell ig e n c e   a n d   In tell ig e n t   Ag e n t   T e c h n o lo g y , v ol .   03 ,   p p .   3 6 2 3 6 6 ,   2 0 1 2 .   [2 ]   J.  M a rq u e z ,   J.  V il lan u e v a ,   Z.   S o l a rte,  a n d   A .   G a r c ia,  Io in   e d u c a ti o n I n teg ra ti o n   o f   o b jec ts  w it h   v irt u a a c a d e m ic  c o m m u n it ies ,   in   Ne Ad v a n c e s i n   I n f o rm a ti o n   S y ste ms   a n d   T e c h n o lo g ies ,   S p rin g e r,   p p .   2 0 1 2 1 2 ,   2 0 1 6 .   [3 ]   H.  A ld o w a h ,   S .   U.  Re h m a n ,   S .   Gh a z a l,   a n d   I.   N.  Um a r,   In tern e o f   T h in g in   h ig h e e d u c a ti o n a   stu d y   o n   f u tu re   lea rn in g ,   in   J o u rn a o P h y sic s: Co n fer e n c e   S e rie s ,   v o l.   8 9 2 ,   0 1 2 0 1 7 ,   2 0 1 7.   [4 ]   Z.   T ian b o ,   T h e   in tern e o f   th in g p r o m o ti n g   h ig h e e d u c a ti o n   re v o l u ti o n ,   i n   2 0 1 2   F o u rt h   In ter n a ti o n a l   Co n fer e n c e   o n   M u lt ime d i a   I n fo r ma ti o n   Ne two rk in g   a n d   S e c u rity ,   p p .   7 9 0 7 9 3 ,   2 0 1 2 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   4 A u g u s t 2 0 2 0   :   3 4 4 1   -   3450   3450   [5 ]   G .   C.   F e rn a n d e z ,   E.   S .   Ru iz,  M .   C.   G il ,   a n d   F .   M .   P e re z ,   Fr o m   RG l e d   lab o ra to ry   to   se rv o m o to c o n tr o w it h   w e b so c k e ts  a n d   Io T   a e d u c a ti o n a t o o l ,   in   Pro c e e d in g o f   2 0 1 5   1 2 th   In ter n a ti o n a Co n fer e n c e   o n   Rem o te   En g i n e e rin g   a n d   V irtu a In str u me n ta ti o n   ( RE V) ,   p p .   3 2 36 ,   2 0 1 5 .   [6 ]   P .   A rp a ia,  A .   Ba c c i g a lu p i,   F .   Ce n n a m o ,   a n d   P .   Da p o n te,  A   m e a su re m e n lab o ra to ry   o n   g e o g ra p h ic  n e tw o rk   f o r   re m o te t e st ex p e ri m e n ts,”  IEE T ra n s.  I n stru m.  M e a s. ,   v o l.   4 9 ,   n o .   5 ,   p p .   9 9 2 9 9 7 ,   2 0 0 0 .   [7 ]   I.   G u sta v s so n ,   Re m o te  lab o ra to ry   e x p e ri m e n ts  in   e lec tri c a e n g i n e e rin g   e d u c a ti o n ,   in   Pr o c e e d in g o t h e   fo u rt h   IEE in ter n a ti o n a c a ra c a s c o n fe re n c e   o n   d e v ice s,  c irc u it s a n d   sy ste ms   ( Ca t.   No .   0 2 T H8 6 1 1 ) ,   p p .   I 0 2 5 I0 2 5 ,   2 0 0 2 .   [8 ]   J.  Bro isin ,   R.   V e n a n t,   a n d   P .   V i d a l,   L a b 4 CE:   a   re m o te   lab o ra to ry   f o c o m p u ter  e d u c a ti o n ,   In t.   J .   Arti f.   In tell.   Ed u c . ,   v o l.   2 7 ,   n o .   1 ,   p p .   1 5 4 1 8 0 ,   2 0 1 7 .   [9 ]   H.  Zh iq ia n g   a n d   Z.   Ju n m in g ,   T h e   A p p li c a ti o n   o f   In tern e o f   T h in g in   Ed u c a ti o n   a n d   Its  T re n d   o f   De v e lo p m e n t ,”     J .   M o d .   Di st a n c e   E d u c .   Res . ,   v o l.   2 ,   n o .   1 9 ,   2 0 1 1 .   [1 0 ]   N.  Dlo d l o   a n d   A .   C.   S m it h ,   I n tern e t - of - th in g i n   re m o te - c o n tro ll e d   lab o ra to ries ,   Co n fer e n c e Pro c e e d in g o th e   1 3 t h   A n n u a C o n fer e n c e   o n   W o rl d   wid e   W e b   A p p li c a ti o n Z W W W   2 0 1 3 ,   A Jo h a n n e sb u rg ,   S o u th   Af ric a ,   2 0 1 1 .   [1 1 ]   J.  He ,   D.  C. - T .   L o ,   Y.  X ie,  a n d   J.  L a rti g u e ,   In teg ra ti n g   In ter n e o f   T h in g (Io T in to   S T EM   u n d e rg ra d u a te   e d u c a ti o n Ca se   stu d y   o f   a   m o d e rn   tec h n o lo g y   in f u se d   c o u rse w a r e   f o e m b e d d e d   s y ste m   c o u rse ,   in   2 0 1 6   IEE E   Fro n ti e rs   i n   Ed u c a t io n   Co n fer e n c e   ( FIE ) ,   p p .   1 9 ,   2 0 1 6 .   [1 2 ]   M .   A .   S a n c h e z ,   J.  R .   Ca stro ,   O.  Ca stil lo ,   O.  M e n d o z a ,   A .   Ro d rig u e z - Dia z ,   a n d   P .   M e li n ,   F u z z y   h ig h e ty p e   in f o rm a ti o n   g ra n u les   f ro m   a n   u n c e rtain ty   m e a su re m e n t,   Gr a n u l.   C o mp u t . ,   v o l .   2 ,   n o .   2 ,   p p .   9 5 1 0 3 ,   2 0 1 7 .   [1 3 ]   G .   Hu a n g   a n d   L .   Zh a o ,   M e a su re m e n b a se d   v o lt a g e   st a b il it y   m o n it o rin g   o f   p o w e r   s y ste m ,   Po we S y st.  En g .     Res .   Ce n ter ,   2 0 0 1 .   [1 4 ]   Z.   L i,   H.  L i,   Z.   Zh a n g ,   a n d   P .   L u o ,   A n   On li n e   Ca li b ra ti o n   M e t h o d   f o El e c tro n ic  Vo lt a g e   T ra n s f o rm e rs  Ba s e d   o n   IEC  6 1 8 5 0 - 9 - 2 ,   M a p a n   -   J .   M e tr o l.   S o c .   I n d ia ,   v o l.   2 9 ,   n o .   2 ,   p p .   9 7 1 0 5 ,   2 0 1 4 .   [1 5 ]   R.   S .   Bh a d o ria,  N.  S .   C h a u d h a r i,   a n d   S .   S a m a n ta,  Un c e rtain t y   in   se n so d a ta  a c q u isit i o n   f o S OA   s y ste m ,     Ne u ra Co m p u t in g   a n d   Ap p li c a t io n s ,   p p .   1 1 1 ,   2 0 1 7 .   [1 6 ]   O.  S a rc h a m a n d   H.  Be v ra n i On li n e   Vo lt a g e - F re q u e n c y   M e a s u re m e n Ba se d   M icro - G rid   Em e r g e n c y   Co n tro l,     in   Co n fer e n c e   o T e c h n o lo g y ,   E n e rg y ,   a n d   D a ta   o n   El e c trica a n d   Co mp u ter   E n g in e e rin g ,   Ke rm a n s h a h ,   Ira n   2 0 1 5 .   [1 7 ]   M .   M .   Ba ig ,   H.   G h o lam Ho ss e in i ,   A .   Ko u z a n i,   a n d   M .   J.  Ha rriso n ,   A n a e sth e sia   m o n it o rin g   u sin g   f u z z y   lo g ic,”    J .   Cli n .   M o n it .   Co m p u t . ,   v o l.   2 5 ,   n o .   5 ,   p p .   3 3 9 3 4 7 ,   2 0 1 1 .   [1 8 ]   W e st Ha r,   D e c isio n   S u p p o rt  S y s tem s,”   In f.   M a n a g . ,   v o l.   5 ,   n o .   3 ,   p p .   1 8 7 1 9 1 ,   1 9 8 2 .   [1 9 ]   S .   Ra m a m o o rth y ,   De sig n   a n d   im p le m e n tatio n   o f   f u z z y   lo g ic  b a se d   p o w e s y ste m   st a b il ize rs,”  M id d le - Ea st     J .   S c i.   Res . ,   v o l.   2 0 ,   n o .   1 1 ,   p p .   1 6 6 3 1 6 6 6 ,   2 0 1 4 .   [2 0 ]   Ra g h a v e n d ra   P   a n d   D.  N.   G a o n k a r,   On li n e   v o lt a g e   e stim a ti o n   a n d   c o n tr o f o sm a rt  d istri b u ti o n   n e tw o rk s,”     J .   M o d .   P o we r S y st.  Cle a n   En e rg y ,   v o l.   4 ,   n o .   1 ,   p p .   4 0 4 6 ,   2 0 1 6 .   [2 1 ]   A u ste rli c h   H.,   Da ta Ac q u it it i o n   T e c h n iq u e   Us in g   P C ,   Orla n d o A c a d e m ic P re ss ,   2 0 0 3 .   [2 2 ]   A. R.   Ha s a n ,   T . S .   M a rti s,  a n d   A . H. M .   S a d ru Ula ,   De sig n   a n d   im p lem e n tatio n   o f   a   f u z z y   c o n tro ll e b a se d   a u to m a ti c   v o lt a g e   re g u lato f o a   s y n c h ro n o u g e n e ra to r,   E n e rg y   Co n v e rs io n ,   IEE T ra n s . ,   v o l.   9 ,   n o .   3 ,     p p .   5 5 0 5 5 7 ,   1 9 9 4 .   [2 3 ]   B.   J.  L a m e r e s,  De sig n   a n d   Im p l e m e n tatio n   o f   a   F u z z y   L o g ic - Ba s e d   V o lt a g e   Co n tro ll e f o V o lt a g e   Re g u latio n   o f     a   S y n c h ro n o u s   G e n e ra to r,   M o n t a n a   S tate   Un iv e rsity ,   p p .   1 8.   [2 4 ]   L .   a .   Zad e h ,   Fu zz y   se ts ,   In f .   Co n tro l ,   v o l.   8 ,   n o .   3 ,   p p .   3 3 8 3 5 3 ,   1 9 6 5 .   [2 5 ]   B.   Be lh a d a n d   M .   S .   M a t o u ss i,   P o v e rty   in   T u n isia:  A   F u z z y   M e a su re m e n A p p ro a c h ,   S wiss   J .   Eco n .   S t a t.   v o l.   1 4 6 ,   n o .   II,   p p .   4 3 1 4 5 0 ,   2 0 1 0 .   [2 6 ]   W .   Ha rt f o rd ,   De c isio n   S u p p o rt  S y ste m s,”   In f.   M a n a g . ,   v o l .   5 ,   n o .   3 ,   p p .   1 8 7 1 9 1 ,   1 9 8 2 .   [2 7 ]   M .   L o u d i n i,   S .   Re z ig ,   a n d   Y.  S a lh i,   In c o rp o ra te  in telli g e n c e   in t o   th e   d if fe re n ti a ted   se rv ice stra t e g ies   o f   a   w e se rv e r:  A n   a d v a n c e d   f e e d b a c k   c o n tro l   a p p r o a c h ,   J .   I n ter n e S e rv .   Ap p l . ,   v o l.   4 ,   n o .   1 ,   p p .   1 1 6 ,   2 0 1 3 .   [2 8 ]   M .   J.  Ka rk i,   M e th o d s f o o n li n e   v o lt a g e   sta b il it y   m o n it o rin g ,   Io w a   S tate   Un iv e rsity ,   2009.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.