In the modem manufacturing system, to achieve the unmanned automation, the stability of accuracy is required through a long working period. The thermal deformation of precision machine is predominant in this long time stability. While grinding slender and long workpiece at cylindrical grinding machine, we support workpiece using steadies to prevent the vibration of workpiece. The thermal deformation of the machine by grinding and internal heat source cause processing errors, so the steadies for compensating the thermal deformation in real time are strongly needed. In order to compensate these thermal deformation and grinding processing errors, the device to determine the precise positioning having the stroke of 10.mu.m is necessary. This paper suggests design and make the device to determine the precise positioning using thermoelectric device, to investigate the control characteristics and presents the heat actuator will be very useful in machine tool.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권5호
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pp.767-775
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2008
Methods used for exploring marine resources and spaces include positioning a probe under water and then recalling it after a specified time. Hydro-acoustic Releasers are commonly used for positioning and retrieving of such exploration equipment. The most important factor in this kind of system is the reliability for recalling the instruments. The frequently used ultrasonic signal detection method can detect ultrasonic signals using a fixed comparator, but because of increased rates of errors due to outside interferences, information is repetitively acquired. This study presents an effective ultrasonic signal detection algorithm using the characteristics of a resonance and adaptive comparator Combined with the FSK+ASK modulator. As a result, approximately 8.8% of ultrasonic wave communication errors caused by background noise and transmission losses were reduced for effectively detecting ultrasonic waves. Furthermore, the resonance circuit's quality factor was enhanced (Q = 120 to 160). As such, the bias voltage of the transistor (Vb= 3.3 to 6.8V) was increased thereby enhancing the frequency's selectivity.
The antenna arrays are known to be effective for GPS anti-jamming and the performance can be improved further if a dual-polarized antenna array is used. However, when the Minimum Variance Distortionless Response (MVDR) beamformer is used as a signal processing algorithm for the dual-polarized antenna array, the anti-jamming performance can degrade in the presence of errors in the steering vector that is a key factor of the MVDR beamformer. Therefore, in this paper, the effect of the steering vector error on the anti-jamming performance of the dual-polarized antenna array is analyzed by simulations and the result is compared to that of the single-polarized antenna array.
This paper proposes a method for detecting flight anomalies of drones through the difference between the command of flight controller (FC) and the navigation solution. If the drones make a flight normally, control errors generated by the difference between the desired control command of FC and the navigation solution should converge to zero. However, there is a risk of sudden change or divergence of control errors when the FC control feedback loop preset for the normal flight encounters interferences such as strong winds or navigation sensor abnormalities. In this paper, we propose the method with a deep neural network model that predicts the control error in the normal flight so that the abnormal flight state can be detected. The performance of proposed method was evaluated using the real-world flight data. The results showed that the method effectively detects anomalies in various situation.
This paper presents control designs using neural networks (NN) for a XY positioning table. The proposed neurocontroller is composed of an outer PD tracking loop for stabilization of the fast flexible-mode dynamics and an NN inner loop used to compensate for the system nonlinearities. A tuning algorithm is given for the NN weights, so that the NN compensation scheme becomes adaptive, guaranteeing small tracking errors and bounded weight estimates. Formal nonlinear stability proofs are given to show that the tracking error is small. The proposed neuro-controller is implemented and tested on an IBM PC-based XY positioning table, and is applicable to many precision XY tables. The algorithm, simulation, and experimental results are described. The experimental results are shown to be superior to those of conventional control.
DTM (Diamond Turning Machine) is using for ultra precision manufacturing such as, plastic lens die or aspherical optics. This study is on a design of precision 2-axis stage for DTM. We designed and manufactured a back lash free stage using different weights and measured the positioning accuracy using Interferometer. Also, the 2-D moving accuracy is measured using the high magnification CCD technique. Then, the stage is tested with the machining of spherical and aspherical lens in a DTM with air bearing spindle. It was shown that the back lash free stage is effective for improving the positioning accuracy. Also, positioning control errors in motion control board were able to be found using the proposed stages system.
This study was performed to investigate the effects of inertial navigation system (INS) / global positioning system (GPS) sensor fusion for agricultural vehicle navigation. An extended Kalman filter algorithm was adopted for INS/GPS sensor fusion in an integrated mode, and the vehicle dynamic model was used instead of the navigation state error model. The INS/GPS system was consisted of a low-cost gyroscope, an odometer and a GPS receiver, and its performance was tested through computer simulations. When measurement noises of GPS receiver were 10, 1.0, 0.5, and 0.2 m ($1{\sigma}$), RMS position and heading errors of INS/GPS system at 5 m/s straight path were remarkably reduced with 10%, 35%, 40%, and 60% of those obtained from the GPS receiver, respectively. The decrease of position and heading errors by using INS/GPS rather than stand-alone GPS can provide more stable steering of agricultural equipments. Therefore, the low-cost INS/GPS system using the extended Kalman filter algorithm may enable the self-autonomous navigation to meet required performance like stable steering or more less position errors even in slow-speed operation.
Autonomous agricultural machines that are operated in small-scale farmland frequently experience turning and changes in direction. Thus, unlike when they are operated in large-scale farmland, the steering control systems need to be controlled precisely so that travel errors can be minimized. This study aims to develop a control algorithm for improving the path tracking performance of a steering system by analyzing the effect of the setting of the waypoint, which serves as the reference point for steering when an autonomous agricultural machine moves along a path or a coordinate, on control errors. A simulation was performed by modeling a 26-hp tractor steering system and by applying the equations of motion of a tractor, with the use of a computer. Path tracking errors could be reduced using an algorithm which sets the waypoint for steering on a travel path depending on the radius of curvature of the path and which then controls the speed and steering angle of the vehicle, rather than by changing the steering speed or steering ratio which are dependent on mechanical performance.
Accuracy of a machined part is determined by the relative motion between the cutting tool and the workpiece. One of the important factors which affects the relative motion is the geometric errors of a machine tool. In this study, firstly, geometric errors are measured by laser interferometer, and the positioning error of each control point selected uniformly on the control surface CAD model can be estimated from th oirm shaping model and geometric error data base. Where a form shaping function is derived from the link of homogeneous transformation matrix. Secondly, control points are shifted to the estimated amount of positioning errors. A new control surface is modeled with NURBS(Non Uniform Rational B-Spline) surface approximation to the shifted control points. By generating tool paths to the redesigned control surface, we reduce the machining error quite.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제6권1호
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pp.1-9
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2017
This paper proposes to improve the performance of a strap down inertial navigation system using a foot-mounted low-cost inertial measurement unit/magnetometer by configuring an attitude and heading reference system. To track position accurately and for attitude estimations, considering different dynamic constraints, magnetic measurement and a zero velocity update technique is used. A conventional strap down method based on integrating angular rate to determine attitude will inevitably induce long-term drift, while magnetometers are subject to short-term orientation errors. To eliminate this accumulative error, and thus, use the navigation system for a long-duration mission, a hybrid configuration by integrating a miniature micro electromechanical system (MEMS)-based attitude and heading detector with the conventional navigation system is proposed in this paper. The attitude and heading detector is composed of three-axis MEMS accelerometers and three-axis MEMS magnetometers. With an absolute algorithm based on gravity and Earth's magnetic field, rather than an integral algorithm, the attitude detector can obtain an absolute attitude and heading estimation without drift errors, so it can be used to adjust the attitude and orientation of the strap down system. Finally, we verify (by both formula analysis and from test results) that the accumulative errors are effectively eliminated via this hybrid scheme.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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