In this paper, a new hierarchical fuzzy inference system (HFIS) using structured Takagi-Sugeno type fuzzy inference units(FIUs) is proposed. The proposed HFIS not only solves the rule explosion problem in conventional HFIS, but also overcomes the readability problem caused by the structure where outputs of previous level FIUs are used as input variables directly. Gradient descent algorithm is used for adaptation of fuzzy rules. The ball and beam control is performed in computer simulation to illustrate the performance of the proposed controller.
Vibration of a rotating disk-spindle system is analyzed by using Hamilton's principle, FEM and substructure synthesis. A rotating disk undergoes the rigid body motion and the elastic deformation. It s equation of motion is derived by Kirchhoff plate theory and von Karman nonlinear strain. A rotating shaft is described by Rayleigh beam theory considering the axial rigid body motion. The stationay shaft supporting the rotating disk-spindle-bearing system is modeled by Euler beam theory, and the stiffness of ball bearing is determined by A.B.Jones' theory. FEM is used to solve the derived governing equations, and substructure synthesis is introduced to assemble each structure of the rotating disk-spindle system. The developed theory is applied to the spindle system of a 35' computer hard disk drive with 3 disks to verify the simulation results. The simulation results agree very well with the experimental ones. The proposed theory may be effectively expanded to the complex structure of a disk-spindle system.
본 장치의 핵심은 상 홀로그래피(image holography)시스템을 구성하여 상을 확대시키고, 기준파(reference beam)의 세기를 일반적인 홀로그래피방법에 비해 매우 약하게 하여 홀로그램 기록시 확대된 영상에 스텍클 무늬를 선명하게 기록되도록 한 것이다. 물체에 미소변위를 가하여서 변형 전과후의 상태를 이중으로 기록한 홀로그 램을 얻은 후, 이로부터 확대된 홀로그래피 간섭무늬와 선명한 영의 무늬를 얻을 수 있었다. 본 시험장치로 구성된 홀로스펙클 방법의 신뢰성을 평가하기 위하여 이론적 인 변위량을 알고 있는 외팔보의 변형을 대상으로 하여 실험하였다. 외팔보에 면외 변위와 면내변위를 각각 발생시켜 이때 얻어지는 홀로그래피 간섭무늬와 영의 간섭무 늬의 간격으로부터 면위를 정량적으로 분석하였으며, 면외변위와 면내변위를 동시에 발생시켜 면내변위가 홀로그래피 간섭무늬에 미치는 영향과 면외변위가 영의 간섭무늬 에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 홀로스펙클 방법을 이용하여 일반적인 방법으로는 는 측정이 어려운 볼 압입문제의 3차원 변형상태를 측정하고 유한요소법의 결과와 비교하였다.
본 논문에서는 성능 평가에 의한 자기 학습 구조를 가진 퍼지 제어기를 연구하였다. 퍼지 제어기는 퍼지 논리에 기초를 두고 있고, 퍼지 논리는 실세계의 근사적이고 불확실한 현상을 기술하는데 효과적이다. 이러한 퍼지 논리의 추론으로 제어를 수행하지만 퍼지 제어기의 중요한 부분인 맴버쉽 함수와 제어 규칙을 설정하는 것은 쉬운일이 아니다. 이런 문제점을 보완하기 위해 제어 목표값에 도달한 때까지 스스로 제어규칙을 개선하는 자기 학습 제어기를 설계하였다. 본 논문에서 퍼지 제어기의 학습은 평가 기준표(Performance Index)을 이용하여 이루어진다. 퍼지 제어기의 구현은 386PC을 기본으로 하며, D/A변환기, PWM(Pulse Width Modulation) 모터 드라이브 회로 등이 포함된 인터페이스 카드를 제작하여 제어 대상체의 데이터를 처리하였다. 공과 막대기 시스템(Ball and Beam system)을 제어 플렌트로 구현하여 얻은 실험 데이터와 이에 대한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 얻은 데이터를 서로 비교하여서 자기 학습 구조를 갖는 퍼지 제어기의 유용성을 평가하였다. 실험의 결과는 학습 구조가 없는 퍼지 제어기보다 학습 구조를 가진 제어기가 정상상태 도달시간(Settling Time)에서 약 10%정도 빠르게 개선되었다.
$TiB_2$-TiN double-layer coating have been prepared by ion beam enhanced deposition. AES, XRD, TEM and HRTEM were employed to characterize the $TiB_2$ layer. The microhardness of the coatings was evaluated by an ultra low-load microhardness indenter system, and the tribological behavior was examined by a ball-on-disc tribology wear tester. It was found that in a single titanium diboride layer, the composition is uniform along the depth of the film, and it is mainly composed of nanocrystalline $TiB_2$ with hexagonal structure, which resulted from the ion bombardment during the film growth. The hardness of the $TiB_2$ films increases with increasing ion energy, and approaches a maximum value of the $TiB_2$ films increases with increasing ion energy, and approaches a maximum value of 39 Gpa at ion energy of 85 keV. The tribological property of the TiB2 films is also improved by higher energy of 85keV. The tribological property of the $TiB_2$ films is also improved by higher energy ion beam bombardment. There is no major disparity in the mechanical properties of double-layer $TiB_2$/TiN coatings and TiN/$TiB_2$ coatings. Both show an improved wear resistance compared with single-layer $TiB_2$ films. The adhesion of double-layer coatings is also superior to that of single-layer films.
Equations of motion are derived and solved using the finite element method substructure synthesis for the disk-spindle system with rigid spindle and flexible shaft. The disk is modeled as a flexible spinning disk by Kirchhoff plate theory and von Karman nonlinear strain. The spindle supporting the flexible disk is modeled as a rigid body to consider its complex geometry. The stationary shaft supporting the rotating disk-spindle-bearing system is modeled by Euler beam, and the ball bearings are modeled as the stiffness matrix with 5 degrees of freedom. Developed theory is applied to analyze the vibration characteristics of a 3.5" HDD and a 2.5" HDD, respectively, and modal tests are performed to verify the simulation results. This paper shows that the developed theory can be effectively applied to the rotating disk-spindle system with the spindle of complex shape.
제어로봇시스템학회 1994년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 9th (KACC) ; Taejeon, Korea; 17-20 Oct. 1994
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pp.243-246
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1994
In this paper, a self-learning fuzzy controller is designed with a fuzzy approximation of an inverse model. The aim of an identification is to find an input command which is control of a system output. It is intuitional and easy to use a classical adaptive inverse modeling method for the identification, but it is difficult and complex to implement it. This problem can be solved with a fuzzy approximation of an inverse modeling. The fuzzy logic effectively represents the complex phenomena of the real world. Also fuzzy system could be represented by the neural network that is useful for a learning structure. The rule of a fuzzy inverse model is modified by the gradient descent method. The goal is to be obtained that makes the design of fuzzy controller less complex, and then this self-learning fuzz controller can be used for nonlinear dynamic system. We have applied this scheme to a nonlinear Ball and Beam system.
Fuzzy controls are widely used in industrial fields using experts knowledge base for its high degree of performance. Genetic Algorithm(GA) is one of the numerical method that has an advantage of optimization. In this paper, we present an acquisition method of fuzzy rules using genetic algorithm. Knowledge of the system is the key to generating the control rules. As these rules, a system can be more stable and it reaches the control goal the faster. To get the optimal fuzzy control rules and the membership functions, we use the GA instead of the experts knowledge base. Information of the system is coded the chromosome with suitable phenotype. Then, it is operated by genetic operator, and evaluated by evaluation function. Passing by the decoding process with the fittest chromosome, the genetic algorithm can tune the fuzzy rules and the membership functions automatically ...
To understand adhesive phenomena, we need to get force curve between two surfaces. And it is said that high stiffness force analysis system is needed to get precise force curve and more information of the surfaces. Usually the stiffness of the force measurement system is under the order of 10N/m. The stiffer force measurement system, however, results in more information on the surface, because higher stiffness lead to the wider range of force curves, secondly because the force curve obtained through the stiffer one describes more precise relationship between relative tip-sample separation and interaction force. In this paper, considering for stiffness and resolution, the cantilever was designed and we made adhesion force measurement apparatus with high stiffness and high resolution, so we measured adhesive force between Ag-ball and wafer.
This paper presents a neural network based variable structure control scheme for nonlinear systems. In this scheme, a set of local variable structure control laws are designed on the basis of the linear models about preselected representative points which cover the range of the system operation of interest. From the combination of the set of local variable structure control laws, neural networks infer the approximate control input in between the operating points. The neural network based variable structure control alleviates the effects of model uncertainties, which cannot be compensated by the control techniques using feedback linearization. It also relaxes the discontinuity in the system’s behavior that appears when the control schemes based on the family of the linear models are applied to nonlinear systems. Simulation results of a ball and beam system, to which feedback linearization cannot be applied, demonstrate the feasibility of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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