Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.3
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pp.232-241
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2017
This paper presents an automated cow-feeding system based on an AGV and screw conveyor for domestic livestock farms, which are becoming larger and more commercialized. The system includes a hopper module for loading pellet-type mixed feed at the top of the system, a transfer module mounted with a screw conveyor to transfer feed from the hopper module to the outlet module, an outlet module composed of belt conveyors, and an electromagnetic guided driving-type AGV. The weight of the loaded feed is measured by a load cell located under the transfer module. The system reads the feed discharge information stored in RFID tags installed in each cowshed cell, and a predetermined amount of feed is discharged while the AGV is moving. A cow-feed test system was constructed to determine the design parameters of the screw conveyor in the transfer module that determine the feeding capacity. These parameters include the screw's outer diameter, the screw shaft outer diameter, and screw pitch. The parameters were applied to the finalized cow-feed system construction. A DSP-based main controller and cow-feeding algorithm for different scenarios were also developed to control the system. Experimental results confirmed that the system could supply a total of 21 kg of feed uniformly at 420 g/s for a cowshed cell which has 7 cows. The driving distance was 5 m and the speed was 0.1 m/s. Thus, the proposed system could be applied to standardized domestic livestock farms.
Gas turbines are extensively used in flight propulsion, electrical power generation, and other industrial applications. During its life span, a turbine blade is taken out periodically for repair and maintenance. This includes re-coating the blade surface and re-drilling the cooling holes/channels. A successful laser re-drilling requires the measurement of a hole within the accuracy of ${\pm}0.15mm$ in position and ${\pm}3^{\circ}$ in orientation. Detection of gas turbine blade/vane cooling hole position and orientation thus becomes a very important step for the vane/blade repair process. The industry is in urgent need of an automated system to fulfill the above task. This paper proposes approaches and algorithms to detect the cooling hole position and orientation by using a vision system mounted on a robot arm. The channel orientation is determined based on the alignment of the vision system with the channel axis. The opening position of the channel is the intersection between the channel axis and the surface around the channel opening. Experimental results have indicated that the concept of cooling hole identification is feasible. It has been shown that the reproducible detection of cooling channel position is with +/- 0.15mm accuracy and cooling channel orientation is with +/$-\;3^{\circ}$ with the current test conditions. Average processing time to search and identify channel position and orientation is less than 1 minute.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.25
no.4
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pp.349-354
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2015
This paper presents the stability conditions of the Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy sampled-data filter. The error system between the T-S fuzzy system and fuzzy filter is presented. In the sense of the Lyapunov stability analysis, the stability conditions are given, which can be represented in terms of linear matrix inequalities (LMIs). The proposed stability conditions utilize the different approach from the conventional methods, and have better performance than that of the conventional ones. The simulation example is given to show the effectiveness of the proposed method.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.16
no.4
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pp.281-292
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2016
The proposed scheme is based on the modified perturb and observe (P&O) algorithm combined with the sliding mode technique. A modified P&O algorithm based sliding mode controller is developed to study the effects of partial shade, temperature, and insolation on the performance of maximum power point tracking (MPPT) used in photovoltaic (PV) systems. Under partially shaded conditions and temperature, the energy conversion efficiency of a PV array is very low, leading to significant power losses. Consequently, increasing efficiency by means of MPPT is particularly important. Conventional techniques are easy to implement but produce oscillations at MPP. The proposed method is applied to a model to simulate the performance of the PV system for solar energy usage, which is compared to the conventional methods under non-uniform insolation improving the PV system utilization efficiency and allowing optimization of the system performance. The modified perturb and observe sliding mode controller successfully overcomes the issues presented by non-uniform conditions and tracks the global MPP. Compared to MPPT techniques, the proposed technique is more efficient; it produces less oscillation at MPP in the steady state, and provides more precise tracking.
This work shows how to create an algorithm and implementation for motion and image matching between a vehicle simulator and Unity 3D based virtual object. The motion information of the virtual vehicle is transmitted to the real simulator via a RS232 communication protocol, and the motion is controlled based on the inverse kinematics solution of the platform adopting rotary-type six actuators driving system. Wash-out filters to implement the effective motion of the motion platform are adopted, and thereby reduce the dizziness and increase the realistic sense of motion. Furthermore, the simulator system is successfully designed aiming to reducing size and cost with adaptation of rotary-type six actuators, real driving environment via VR (Virtual Reality), and control schemes which employ a synchronization between 6 motors and 3rd order motion profiles. By providing relatively big sense of motion particularly in impact and straight motions mainly causing simulator sickness, dizziness is remarkably reduced, thereby enhancing the sense of realistic motion.
For trying to frontal attack of new solution by fusion of technical tasks and conditions with it's solving methods of the essential tasks of marine resource development and environmental conservation in addition with elements of electronic high-technologies, the magnetic oil spill adsorbent of Mag-Sorbent* has been prepared and proposed to dispose oil spill from the marine disaster for preventing oil pollution by using them and their system with sequentially circular collection of oil spill mag-sorbent powder and fabrics on the electronic equipment like as barge robot for the scheme of sustainable development of environment-friendly technology. Because of recent marine accident occurred at Tae-An cost and earthquake in Sichuan province were very large scale accident of disaster to prevent and manage of them. So, it was verified from the experiment of electronic demonstrator that the skimmer system of oil spill mag-sorbent powder and fabrics prepared was very effective and useful technique to collect oil spill samples on the water surface specially at the closed space of underground cave. At this point, the barge-based electronic remote control was very useful system operating easily on the marine fields but also water level at the small pool to skim it with the environment-friendly system of the disposing marine disaster and preventing oil pollution using magnetic adsorbents of Mag-Sorbent*.
Son Joon-Sik;Kim Ill-Soo;Park Chang-Eun;Kim In-Ju;Jeong Ho-Seong
Journal of Welding and Joining
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v.23
no.4
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pp.41-47
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2005
Generally, the use of robots in manufacturing industry has been increased during the past decade. GMA(Gas Metal Arc) welding process is an actively Vowing area, and many new procedures have been developed for use with high strength alloys. One of the basic requirement for the automatic welding applications is to investigate relationships between process parameters and bead geometry. The objective of this paper is to develop a new approach involving the use of neural network and multiple regression methods in the prediction of bead geometry for GMA welding process and to develop an intelligent system that visualize bead geometry in order to employ the robotic GMA welding processes. Examples of the simulation for GMA welding process are supplied to demonstrate and verify the proposed system developed using MATLAB. The developed system could be effectively implemented not oかy for estimating bead geometry, but also employed to monitor and control the bead geometry in real time.
Jung, Eui-Jung;Park, Sungho;Kang, Jin Kyu;Son, So Eun;Cho, Gun Rae;Lee, Youngho
The Journal of Korea Robotics Society
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v.17
no.4
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pp.417-424
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2022
In this paper, the developed trunk cargo unloading automation system is introduced, and the RGB-D sensor-based box loading situation recognition method and unloading plan applied to this system are suggested. First of all, it is necessary to recognize the position of the box in a truck. To do this, we first apply CNN-based YOLO, which can recognize objects in RGB images in real-time. Then, the normal vector of the center of the box is obtained using the depth image to reduce misrecognition in parts other than the box, and the inner wall of the truck in an image is removed. And a method of classifying the layers of the boxes according to the distance using the recognized depth information of the boxes is suggested. Given the coordinates of the boxes on the nearest layer, a method of generating the optimal path to take out the boxes the fastest using this information is introduced. In addition, kinematic analysis is performed to move the conveyor to the position of the box to be taken out of the truck, and kinematic analysis is also performed to control the robot arm that takes out the boxes. Finally, the effectiveness of the developed system and algorithm through a test bed is proved.
Kim, Jun Yeup;Park, Seung-Min;Ko, Kwang-Eun;Sim, Kwee-Bo
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.19
no.6
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pp.527-533
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2013
BCI (Brain-Computer Interface) is a system that transforms a subject's brain signal related to their intention into a control signal by classifying EEG (electroencephalograph) signals obtained during the imagination of movement of a subject's limbs. The BCI system allows us to control machines such as robot arms or wheelchairs only by imaging limbs. With the exact same experiment environment, activated brain regions of each subjects are totally different. In that case, a simple approach is to use as many channels as possible when measuring brain signals. However the problem is that using many channels also causes other problems. When applying a CSP (Common Spatial Pattern), which is an EEG extraction method, many channels cause an overfitting problem, and in addition there is difficulty using this technique for medical analysis. To overcome these problems, we suggest an optimal channel selection method using a BPSO (Binary Particle Swarm Optimization), BPSO with channel impact factor, and GA. This paper examined optimal selected channels among all channels using three optimization methods and compared the classification accuracy and the number of selected channels between BPSO, BPSO with channel impact factor, and GA by SVM (Support Vector Machine). The result showed that BPSO with channel impact factor selected 2 fewer channels and even improved accuracy by 10.17~11.34% compared with BPSO and GA.
The Motion controllers provide the sophisticated performance and enhanced capabilities we can see in the movements of robotic systems. Several types of motion controllers are available, some based on the kind of overall control system in use. PLC (Programmable Logic Controller)-based motion controllers still predominate. The many peoples use MCU (Micro Controller Unit)-based board level motion controllers and will continue to in the near-term future. These motion controllers control a variety motor system like robotic systems. Generally, They consist of large and complex circuits. PLC-based motion controller consists of high performance PLC, development tool, and application specific software. It can be cause to generate several problems that are large size and space, much cabling, and additional high coasts. MCU-based motion controller consists of memories like ROM and RAM, I/O interface ports, and decoder in order to operate MCU. Additionally, it needs DPRAM to communicate with host PC, counter to get position information of motor by using encoder signal, additional circuits to control servo, and application specific software to generate a various velocity profiles. It can be causes to generate several problems that are overall system complexity, large size and space, much cabling, large power consumption and additional high costs. Also, it needs much times to calculate velocity profile because of generating by software method and don't generate various velocity profiles like arbitrary velocity profile. Therefore, It is hard to generate expected various velocity profiles. And further, to embed real-time OS (Operating System) is considered for more reliable motion control. In this paper, the structure of chip-based precision motion controller is proposed to solve above-mentioned problems of control systems. This proposed motion controller is designed with a FPGA (Field Programmable Gate Arrays) by using the VHDL (Very high speed integrated circuit Hardware Description Language) and Handel-C that is program language for deign hardware. This motion controller consists of Velocity Profile Generator (VPG) part to generate expected various velocity profiles, PCI Interface part to communicate with host PC, Feedback Counter part to get position information by using encoder signal, Clock Generator to generate expected various clock signal, Controller part to control position of motor with generated velocity profile and position information, and Data Converter part to convert and transmit compatible data to D/A converter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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