본 논문에서는 AF 기능을 구현함에 있어서 2 백만 화소 카메라 모듈인 Sharp LZ0P3731의 기능, AF 모터 (VCM, Voice Coil Motor)에 작용하는 힘과 구동원리, 이를 구동하기 위한 H/W의 설계 특성, 및 DM270을 이용한 AF 제어 시 Focus Value의 특성 분석을 바탕으로 Focus Value 특성을 고려한 최적 AF 알고리즘을 개발하였다. 본 논문에서 제안한 최적 AF 알고리즘은 '최대의 Focus Value가 각 State의 Step Value 마다 각각 다른 위치에서 검출'되는 AF 모터 및 구동 H/W특성을 고려하여, 최적 AF 기능은 최대의 AF Value에 근접하는 Lens Position 제어가 가능하도록 하였다. 이를 검증하기 위한 윈도우용 S/W로 성능을 확인한 결과, 일반적인 AF 기능은 58 프레임으로 3.87초의 시간이 소요되는 반면, 제안한 AF 기능은 25 프레임으로 1.67초로 2배 이상의 빠른 AF 성능을 가졌다.
본 논문에서는 모터의 방사계 소음 진동에 영향을 미치는 표면전자기력의 발생 매커니즘을 확인하고자 한다. 고정자 표면에서 발생하는 전자기력 가운데 토크에 기여하지 않는 성분을 구분하기 위해 전자리겨 성분을 Radial과 Tangential방향으로 나눈다. 이 중 토크에 기여하지 않는 Radial방향의 힘을 발생시키는 Tangential Flux Density성분의 분포를 확인하고, 자속 포화도 분포와 어떠한 관계가 있는지 확인한다. 모터의 자속밀도 및 전자기력에 대한 계산은 유한요소해석을 기반으로 한 수치 해석기법을 통해 수행하였다.
This paper focuses on the issue of force synchronizing control for the injection servomechanism of injection molding machines. Prior to the controller design, a virtual design model was developed for the injection mechanism with an AC servomotor-ball screw. A synchronizing controller is designed and combined with the PID control to accommodate the mismatches between the real plant and the linear model plant used. Due to the plant uncertainty, the stiffness and the damping of the mechanism were considered. From the tracking control simulations based on the virtual design model, it is shown that a significant reduction in force synchronizing error is achieved through the use of a proposed control scheme.
굴삭기를 전진과 후진시키는 주행모터에는 주차브레이크(parking brake)가 내장되어있다. 이 주차브레이크는 굴삭기가 주차되었을 때 고정뿐만 아니라 전진 및 후진을 하지 않는 상태로 굴삭작업 할 때에도 차체를 지면에 고정시킨다. 정확한 굴삭작업을 위해서는 작업충격이나 자중을 포함한 굴삭부하가 발생했을 때 차체를 지면에 견고하게 고정해주는 브레이크 기능이 굴삭기가 주차되었을 때의 고정보다 더 중요하고 작용횟수 또한 훨씬 높다. 본 연구에서는 다중 마찰 판(multi friction disc)을 스프링 힘으로 작동(결합)시키고 유압실린더로 해제시키는 굴삭기 주행모터의 주차브레이크에 대해서 작용 압력별로 반복실험을 실시하여 측정된 데이터를 설계 이론값과 비교하여 주차브레이크의 특성을 분석하였다.
This paper describes a robust control scheme for high-speed and long stroke scanning motion of high precision linear motor system consisting of linear motor, air bearing guide and position measurement system using heterodyne interferometer. Nowadays, semiconductor process and inspection of wafer or LCD need high speed and long travel length for their high throughput and extremely small velocity fluctuations or tracking errors. In order to satisfy these conditions, linear motor system are widely used because they have large thrust force and do not need motion conversion mechanisms such as ball screw, rack & pinion or capstan with which the system are burdened. However linear motors have a problem called force ripple. Force ripple deteriorates the tracking performances and makes periodic position errors. So, force ripple must be compensated. To maximize the tracking performance of linear motor system, we propose the control scheme which is composed of a robust control method, Time Delay Controller (TDC) and a feedforward control method, Zero Phase Error Tracking Control (ZPETC) for accurate tracking a given trajectory and an adaptive force ripple compensation (AFC) algorithm fur estimating and compensating force ripple. The adaptive ripple compensation is continuously refined on the basis of tracking error. Computer simulation results based on modeled parameters verify the effectiveness of the proposed control scheme for high-speed, long stroke and high precision scanning motion and show that the proposed control scheme can achieve a sup error tracking performance in comparison to conventional TDC control.
리니어 펄스 모터(LPM)는 유연한 선형운동이 필요한 분야에 사용되며 LPM의 위치정밀도는 리드스쿠류 보다 매우 높다. LPM은 간단한 기계적 구조, 고 반복성, 정밀한 오픈루프 동작 및 저 관성 등의 장점을 지니고 있으므로 공장 자동화 및 고속 위치제어용과 같은 응용분야에서 광범위하게 활용된다. 본 논문에서는 고 정밀성과 반복성을 지닌 LPM의 힘 특성을 해석하였다. 추력과 수직력은 고정자와 가동자의 치 피치와 공극에 매우 민감하다. 이 때 수직력은 추력에 비해서 매우 높지만 추력도 상당히 크다. 본 LPM의 자기회로는 복잡한 구조이기 때문에, 힘을 계산하기 위한 적합한 방법으로는 유한요소법(FEM)을 적용한다. 여기서는 가상변위와 맥스웰 응력을 이용하였다.
본 논문에서는 차량이 주차된 지형의 조건에 따라 적용되는 도어 개폐 보조력 예측 모델을 제시하였다. 경사도, 사용자의 힘 등의 조건에 따른 개폐력 설정을 위하여 작동 보조력에 대한 학습 모델을 구현하여 비교하였고, 예측 모델의 학습을 위하여 축소모형을 제작하여 실험을 통해 학습데이터를 얻을 수 있는 실험 모델을 구성하였다. 실제 보상력 데이터를 학습, 반영하여 적정 값을 도출할 수 있는 학습 알고리즘을 개발하고, 이를 적용할 수 있는 시스템을 개발하였다. 학습 방법 중에서 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)과 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM) 알고리즘을 적용하여 비교 검증하였다. 실제 측정값과 비교 검증한 결과, 차량의 도어 개폐 보조력 예측을 위해서 서포트 벡터 머신의 상대적으로 높은 적용성을 확인할 수 있었으며, 이 예측 모델을 활용하여 경사, 사용자의 힘에 따라 도어 개폐 구동 모터가 보상해야 할 적정한 힘을 예측하여 시간에 따라 구동함으로써 사용자가 평지와 같은 힘으로 문을 제어할 수 있는 시스템 구성을 제시하였다.
기존에 제안했던 실감가상시작을 위한 햅틱 다이얼 시스템을 개선하여 보다 다양하고 세련된 햅틱 효과를 주는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사용자가 실제 제품을 조작하는 듯한 느낌을 얻을 수 있도록 힘의 세기에 따른 사운드의 변화를 주며, 미리 디자인된 햅틱 효과를 GUI부 화면에서 선택하여 실시간으로 변환할 수 있다. 또한 그래픽으로 표현된 햅틱 효과에 대해 힘의 세기나 노치의 간격을 편집할 수 있다. 햅틱 다이얼에는 실제 제품에 사용되는 여러 종류의 다이얼 노브를 탈부착할 수 있어서 사용자가 실제와 같은 느낌을 받을 수 있다. 제안된 시스템은 TCP통신으로 모터부와 GUI부가 정보를 주고받기 때문에 원격 제어가 가능하다. 이 시스템은 햅틱 효과 출력 장치일 뿐만 아니라 입력 인터페이스로 사용될 수 있으므로 그 활용 범위가 넓다.
Abstract: In teleoperation field robotic system such as hydraulically actuated robotic excavator, the maneuverability and convenience is the most important part in the operation of robotic excavator. Particularly the force information is important in dealing with digging and leveling operation in the teleoperated excavator. Excavators are also subject to a wide variation of soil-tool interaction forces. This paper presents a new force reflecting joystick in a velocity-force type bilateral teleoperation system. The master system is electrical joystick and the slave system IS hydraulically actuated cylinder with linear position sensor. Particularly Pneumatic motor is used newly in the master joystick for force reflection and the information of the pressure of salve cylinder is measured and utilized as the force feedback signal. Also force-reflection gain greatly affects the excavation performance of a hydraulically actuated robotic system and it is very difficult to determine it appropriately since slave excavator contacts with various environments such as from soft soil to rock. To overcome this, this paper proposes a force-reflection gain selecting algorithm based on artificial neural network and fuzzy logic.
본 논문은 벽면 이동 로봇의 진공흡착 방법 개선에 관한 연구로서, 로봇의 무게에 따른 중력을 견딜고 벽면에 흡착 및 이동할 수 있는 동작 환경을 시뮬레이션을 통해 효율적으로 설계한다. 이동로봇에 미치는 다양한 힘의 조건들을 판단하며 특히 벽의 수직방향으로 미는 힘과 챔버 내의 저압조건 등과의 상관관계를 고려하여 흡착 능력을 개선하기 위한 방법을 제시하고 실험을 통해 성능을 검증하였다 또 한 본 연구에서는 압력센서를 이용하여 실시간으로 압력을 체크 하면서 모터의 속도인 PWM의 한계치를 설정하여 압력에 따라 필요한 임펠러의 속도를 PWM으로 적절히 조절해줌으로써 흡착에 관련된 제어 능력을 개선하고 흡착에 필요한 일정 압력 값에 도달하지 못할 때 작업이 종료되는 기술을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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