Permanent Magnet Synchronous Motor(PMSM)는 볼스크류, 기어 및 타이밍 벨트를 이용하여 NC, 가공기, 로봇 및 공장 자동화를 포함하여 산업 시스템 전반에 널리 사용되고 있다. 이러한 PMSM과 부하의 결합으로 구성된 시스템은 동력의 전달에 있어서, 고유의 공진 주파수를 가지며 공진 주파수 대역에서의 기계계의 응답 특성은 매우 불안정하고, 기계 시스템의 손상을 일으키게 된다. 본 논문에서는 PMSM을 이용한 직선 운동 시스템에서 기계적인 결합에 의한 기구부의 진동을 억제하기 위하여 진동 주파수를 자동으로 검출하여, 진동의 원인이 되는 토크 지령 신호를 억제하는 적응형 노치 필터를 포함하는 속도 제어 시스템을 제안한다. 하지만, 기계적인 진동 주파수와 주파수의 대역은 전동기에 결합된 결합 기구 및 부하에 따라서 변동하는 특성을 가지고 기계적인 진동의 크기도 진동원이 되는 신호에 따라 변동하므로, 이를 적응형 노치 필터부에서 이를 진단하여 진동 주파수를 자동으로 억제함으로써 안정적인 운전이 가능하도록 설계된다. 본 논문에서 제안된 기계적인 진동을 억제하기 위한 적응형 노치 필터의 성능은 시뮬레이션 및 실험을 통하여 검증하였다.
This study proposed a new method to design a robot manipulator control system capable of tracking the trajectories of joint angles in a reasonable accuracy to cover with actual situation of varying payload, uncertain parameters, and time delay. The direct adaptive model following control method has been used to improve existing industrial robot manipulator control system design. The proposed robot manipulator controller is operated by adjusting its gains based on the response of the manipulator in such a way that the manipulator closely matches the reference model trajectories predefined by the designer. The manipulator control system studied has two loops: they are an inner loop on adaptive model following controller to compensate nonlinearity in the manipulator dynamic equation and to decouple the coupling terms and an outer loop of state feedback controller with integral action to guarantee the stability of the adaptive scheme. This adaptation algorithm is based on the hyperstability approach with an improved Lyapunov function. The coupling among joints and the nonlinearity in the dynamic equation are explicitly considered. The designed manipulator controller shows good tracking performance in various cases, load variation, parameter uncertainties. and time delay. Since the proposed adaptive control method requires only a small number of parameters to be estimated, the controller has a relatively simple structure compared to the other adaptive manipulator controllers. Therefore, the method used is expected to be well suited for a high performance robot controller under practical operation environments.
한 장의 영상에 보다 많은 영상정보를 담기 위해서는 넓은 시야각이 필요하다. 넓은 시야각을 갖는 영상은 보안, 감시, 원격화상회의, 이동로봇 등의 산업분야에서 사용된다. 본 논문에서는 광각의 파노라마 영상을 획득하기 위해 쌍곡면 실린더형 반사체를 이용한 영상획득 방법을 제안한다. 일반적인 응용 예에서 수직화각 보다 수평화각이 중요하므로 수직방향으로는 평면거울과 같고, 수평방향으로 쌍곡선 형태를 갖는 실린더형 반사체를 설계하였다. 광학적 성능 분석을 위해 광선추적법을 통해 본 쌍곡면 실린더형 반사체 영상계의 영상획득 모델을 구하였으며, 쌍곡면 실린더형 반사체를 실제 제작하였고, 영상 실험을 통해 광각 영상획득 성능을 검증하였다. 제안하는 영상 시스템은 기존 방법에 비해 경제적이며, 별도의 영상처리 없이 수평화각 210도에 이르는 광각의 실시간 파노라마 영상을 획득할 수 있었다.
회전형 전동기와 볼스크류 및 타이밍 벨트를 이용한 서보 시스템은 NC, 가공기, 로봇 및 공장 자동화를 포함하여 산업 시스템 전반에 널리 사용되고 있다. 하지만, 동력의 전달에서 발생하는 비선형적인 마찰 및 댐핑현상은 제어 시스템 전체의 성능을 감소시키고, 특히 저속 정역 운전에서 그 영향이 크게 나타난다. 본 논문에서는 서보 제어시스템에서 발생하는 비선형적인 마찰 토크의 보상을 위해 가중치를 가지는 이중 제어 구조를 적용하였다. 본 논문에서 제안된 이중 제어 구조는 서보 제어 시스템에서 널리 사용되는 PI 속도 제어기 내부에 비선형적인 마찰 토크의 영향을 보상하는 내부 제어기를 가지는 구조이다. 특히, 내부의 제어기는 마찰 토크에 의한 시스템의 속도오차에 대하여 가중치를 가지는 구조로 설계되어 있고, 제어기의 이득은 외부 속도 제어기의 이득에 대하여 비례적으로 적용되므로, 안정성이 매우 높고 구조가 매우 간단하다. 본 논문에서 제안된 이중 제어 구조에 의한 비선형 마찰 토크 보상 방식은 시뮬레이션 및 실험을 통하여 그 성능을 검증한다.
4차산업혁명의 시작은 국내 산업 전반에 다양한 변화를 가져오고 있으며, 생산 제조 및 물류 분야의 기업에 스마트 팩토리가 확산되면서, 자동화 설비를 사용하고 있다. 특히 물류 자동화 현장에서는 AGV가 널리 사용되고 있으며, 전통적인 AGV의 구동 방식인 라인 유도 방식의 사용이 대부분이다. 또한 AGV 시스템 개발자 및 시스템 운영자 및 관리자, 유지보수 인력의 수요도 증가하고 있는 추세이나, 교육을 위한 시스템의 설치에 고가의 비용이 소요되고, 넓은 공간을 필요로 하는 특성을 가지고 있어, 체계적인 교육이 어려운 상황이다. 본 논문에서는 교육생들의 원활한 실습을 위하여 가상 시뮬레이션 기반의 AGV 원격 교육 모델을 제안한다. 제안 모델은 기존 기술인 라인 유도 방식이 아닌 영상 정보를 분석하여 AGV를 구동할 수 있는 모델로 구성하였으며, 자가진단 평가 결과 기존 기자재를 활용한 통제 집단 보다 온라인 교육을 통한 실험 집단이 평균 0.65의 만족도가 상승하여, 온라인 교육 환경에서 활용할 수 있는 가능성을 확인하였다.
최근 바이오 관련산업의 발전과 함께 바이오 장비 및 장치들에 대한 연구 및 개발이 활발하게 진행되고 있다. 특히 바이오 세포 조작관련 연구들이 많이 진행되어 오고 있다. 일반적으로 바이오 세포들에 대해 기계적인 엔드 이펙터들이 조작을 위해 접촉될 때 과도한 힘이 발생될 경우가 발생하며 이런 힘들에 의해 세포막이나 조직들이 피해를 입을 수 있다. 본 논문에서는 상기 문제들을 극복하기 위해 바이오 세포 조작을 위한 새로운 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 내장된 힘 센서를 이용하여 바이오 세포와 엔드 이펙터간의 발생 힘을 측정할 수 있다. 또한, 비전기술을 이용하여 엔드 이펙터의 피펫 팀을 바이오 세포막까지 정확하게 가이드 할 수 있다. 결과적으로 제안된 시스템은 바이오 세포에 피해를 주지 않고 안전하게 조작이 가능하다. 제안된 기술을 이용하여 실제 시작품을 제작하여 다양한 실험을 수행한 결과 향후 DNA 조작과 같은 바이오 세포 조작용 정밀 인젝션 시스템으로의 사용 가능성을 보여 주었다.
최근 세계 각국은 4차 산업혁명의 중심에 있는 스마트제조 시스템 구축에 앞장서기 위하여 산학연이 협력하여 활발한 연구, 개발 및 비즈니스화를 추구해 가고 있다. 기존의 연구 보고에 따르면 우리나라는 스마트공장의 기초기술, 하드웨어, 소프트웨어 분야의 경쟁력이 선진국 대비 70% 미만의 수준으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 기존 연구문헌 검토 및 분석을 통하여 제조업에서 스마트제조 기술의 활용사례 현황과 연구의 주요 이슈를 파악하여 핵심 기술 연구자들과 비즈니스 프로세스를 가지고 있는 기업과의 협력에 아이디어를 제공하고자 한다. 공장과 제조분야에 적용되거나 고려된 기술로는 사물인터넷이 가장 활발한 연구가 이루어지고 있었으며, CPS, 로봇의 순서로 많은 연구가 이루어지고 있음을 볼 수 있다. 각 요소 기술의 기업 적용사례를 통하여 초기 단계의 연구자와 기업과의 협력이 이루어지고 있음을 볼 수 있다.
현재 산업현장에서 활용하는 용접용 로봇은 대부분 오프라인(off-line)으로 작업을 수행하고 있어 생산성과 용접 품질 향상에 그 기능을 충분하게 발휘하지 못하는 실정이다. 현재에는 용접 품질 향상을 위하여 용접 매카니즘이 많이 연구되어 많은 수학적인 해석과 물리적인 해석방법을 도입하여 비선형적인 용접 메카니즘을 연구하고 있다. 이러한 여러 가지 비선형적인 문제와 해석상의 어려움에도 불구하고 용접의 결함을 보완하기 위해 보다 정확한 용접데이터를 생성하기 위하여 고감도의 센서를 도입하여 신호처리 하고 있으며, 이를 이용하여 용접시스템에 포함시키는 피드백제어시스템(feed-back control system)을 구성하여 용접선 추적 및 용접 비드(bead) 형상제어에 응용하고 있다. 또한, 최근에는 인공지능제어기술이 발달되어 인간의 학습능력과 의사결정능력을 대신하는 신경회로망(neural network)과 퍼지이론(fuzzy logic)을 도입하여 용접기술을 개발하고 발전시키고 있다. 본 연구에서는 신경회로망이론을 이용하여 실시간으로 용접시스템을 모니터링하고 퍼지제어기에 의하여 용접결함을 보정하는 지능시스템을 개발방법을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 로보트 시스템에게 인식기능을 부여하여 작업대상물의 위치와 방향이 임의적으로 변경되어도 사용자가 원하는 핸들링작업을 원활하게 수행할 수 있는 자동화시스템을 구현하는데 있다. 이를 위하여 작업대상물의 변화된 위치와 방향은 시각센서로서 검출하고, 화상처리과정에서 명도정보의 가변과 같은 주변여건의 변화때문에 발생하는 에지 추적 오차는 적절한 필터링 방법을 적용하여 최소화시켰다. 시각센서의 운용 프로그램은 인터럽트 기법으로 주변장치와 상호제어가 가능토록 구성하고, 시각센서에서 검출한 데이타는 아스키 포멧으로 로보트시스템에 전달되어 6자유도 매니플레이터의 툴 좌표계는 검출데이타와 비례하게 자동보성되어 작업대상물의 위치와 방향변화를 추종할 수 있도록 개발하였다. 본 연구에서 개발한 시스템 운용 알고리즘을 생산현장에 직접 적용한 결과 라인 밸런스의 향상과 산업재해방지를 위한 효과적이고 안정된 생산설비로써 운용될 수 있었다.
최근에 지능화된 자동차, 로봇, 공장 등에 대한 관심이 높아지면서 지능화된 모션 제어 응용을 손쉽게 작성할 수 있는 소프트웨어 플랫폼에 대한 필요성이 날로 커지고 있다. 이를 위해서 그 기능과 각종 하드웨어 지원이 풍부한 범용 운영체제를 사용하는 것이 바람직하지만, 일반적으로 개별 응용의 실시간 응답성이 항상 보장되지는 않는다. 본 논문은 범용 운영체제로서 리눅스가 산업용 실시간 시스템에 적합한지 평가하기 위해 ARM 기반 프로세서 Exynos4210 상에서 Xenomai 실시간 리눅스 패치를 적용하고 모션 제어 응용의 실시간 성능을 평가하였다. 평가결과, 백그라운드 작업 부하의 간섭에도 불구하고 모션 제어 응용에게 1ms 미만의 제어 주기를 안정적으로 제공할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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