DOB (Disturbance Observer) is an useful control method for estimating the disturbance applied to dynamic systems. Disturbance observer can be used to implement a robust control system to generate a control input for rejecting the disturbance, and it can be also used to estimate the disturbance to obtain information. The system that uses disturbance estimation is investigated for high performance control such as automatic door systems, walking robot and electric power steering system in vehicles. In this paper, a novel disturbance observer which is called disturbance and current observer for estimating load torque in the motor system is proposed. The difference between the DOB for disturbance rejection and DCOB is mathematically verified. Current and angular velocity are required for estimating the load torque of the motor in DOB. However, the DCOB can estimate load torque and current without current sensor. DCOB is designed based on modeling of the motor system. Appropriate Q-filter is selected and the applicability of DCOB is verified by simulation. The estimated disturbance and current of the electric motor can be verified without current sensor, as experiments of the actual motor system.
This paper introduces an isolated word recognition system realized on a neurocomputer called E-MIND II, which is a 2-D torus wavefront array processor consisting of 256 DNP IIs. The DNP II is an all digital VLSI unit processor for the EMIND II featuring the emulation capability of more than thousands of neurons, the 40 MHz clock speed, and the on-chip learning. Built by these PEs in 2-D toroidal mesh architecture, the E- MIND II can be accelerated over 2 Gcps computation speed. In this light, the advantages of the E-MIND II in its capability of computing speed, scalability, computer interface, and learning are especially suitable for real time application such as speech recognition. We show how to map a TDNN structure on this array and how to code the learning and recognition algorithms for a user independent isolated word recognition. Through hardware simulation, we show that recognition rate of this system is about 97% for 30 command words for a robot control.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제6권3호
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pp.652-669
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2014
This paper concerns the kinematic characteristics of a coupling device in a deep-seabed mining system. This coupling device connects the buffer system and the flexible pipe. The motion of the buffer system, flexible pipe and mining robot are affected by the coupling device. So the coupling device should be considered as a major factor when this device is designed. Therefore, we find a stable kinematic device, and apply it to the design coupling device through this study. The kinematic characteristics of the coupling device are analyzed by multi-body dynamics simulation method, and finite element method. The dynamic analysis model was built in the commercial software DAFUL. The Fluid Structure Interaction (FSI) method is applied to build the deep-seabed environment. Hydrodynamic force and moment are applied in the dynamic model for the FSI method. The loads and deformation of flexible pipe are estimated for analysis results of the kinematic characteristics.
The performance of a photovoltaic array is affected by temperature, solar insolation, partial shading effect, and array configuration. Maximum power point tracking(MPPT) techniques are employed in photovoltaic systems to make full utilization of the PV array output power which depends on solar irradiation and ambient temperature. As much as MPPT is important in photovoltaic systems, many MPPT techniques have been developed. In this paper, several major existing MPPT methods are comparatively analyzed and novel hybrid MPPT algorithm is proposed. The proposed hybrid MPPT algorithm is developed in combination with traditional MPPT methods to complement each other for improving performance and mitigating partial shading effects. The proposed algorithm is implemented and validated using MATLAB/Simulink simulation tool.
Genetic Algorithm(GA) has been known as a method of solving large-scaled optimization problems with complex constraints in various applications. Since a major drawback of the GA is that it needs a long computation time, the hardware implementations of Genetic Algorithm Processors(GAP) are focused on in recent studies. In this paper, a hardware-oriented GA was proposed in order to save the hardware resources and to reduce the execution time of GAP. Based on steady-state model among continuos generation model, the proposed GA used modified tournament selection, as well as special survival condition, with replaced whenever the offspring's fitness is better than worse-fit parent's. The proposed algorithm shows more than 30% in convergence speed over the conventional algorithm in simulation. Finally, by employing the efficient pipeline parallelization and handshaking protocol in proposed GAP, above 30% of the computation speed-up can be achieved over survival-based GA which runs one million crossovers per second (1㎒), when device speed and size of application are taken into account on prototype. It would be used for high speed processing such of central processor of evolvable hardware, robot control and many optimization problems.
작업자-로봇 간 협업은 다품종 소량생산 기반의 스마트팩토리에서 중요한 요소가 된다. 기존 제조 공장을 스마트화하기 위해 AI 기반의 기술이 도입되고 있지만 이 경우 단기적 생산성 향상에 그친다. 이를 해결하기 위한 협업 지성은 인간의 팀워크, 창의력 등과 AI의 속도, 정확성 등이 결합되어 서로의 단점을 적극적으로 보완 할 수 있다. 그러나 현재 자동화설비는 돌발사태 발생 시 재해강도가 높기 때문에 안전대책이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 깊이 영상 카메라를 이용하여 작업자 및 설비를 가상 세계에 구현하고, 시뮬레이션을 통해 작업자의 안전을 판별하는 공장 안전 제어 시스템을 설계하고 구현한다.
본 논문은 미지이거나 변화하는 산업용 로봇 매니퓰레이터의 추종문제를 다룬다. 제시된 방법은 간접적응 제어기 구조를 근거로 퍼지추론에 의한 스위칭 구조를 통해 다중모델 적응제어기를 설계하고자 한다. 매니퓰레이터 한 개의 식별기를 이용한 다중 식별기들은 미지 관성 파라미터와 부하무게의 초기 추정치를 제외하고는 동일하다. 관절 액츄에이터에 가해진 토크입력은 매순간 로봇 동적시스템의 가장 근접한 식별기 모델에 의해 결정된다. 제시된 방법을 이용하여 용접라인 및 부품조립 자동화 설비 등의 적용 예로서 산업용 로봇 매니퓰레이터의 추종성능이 개선됨을 컴퓨터 모의 실험을 통해 보인다.
Small unmanned ground vehicles(SUGVs) are typically operational on unstructured environments such as crashed building, mountain area, caves, and so on. On those terrains, driving control can suffer from the unexpected ground disturbances which occasionally lead turnover situation. In this paper, we have proposed an algorithm which sustains driving stability of a SUGV as preventing from turnover. The algorithm exploits potential field method in order to determine the stability of the robot. Then, the flipper and manipulator posture of the SUGV is optimized from local optimization algorithm known as gradient descent method. The proposed algorithm is verified using 3D dynamic simulation, and results showed that the proposed algorithm contributes to driving stability of SUGV.
최근 산업현장에서는 작업의 빈번한 변화에 따른 로봇의 재배치, 테스트로 인해 많은 비용이 소모되고 있다. 이러한 문제점의 해결방안으로 OLP(Off-line Programming) 시뮬레이션 시스템이 주목받고 있다. 현재 대부분의 OLP 시뮬레이션 시스템은 하나의 컴퓨터에서 실행되는 하나의 응용프로그램으로 되어있다. 따라서 로봇을 제어하는 시뮬레이션 프로그램이 복잡해지고 시뮬레이션 대상이 되는 작업장의 규모가 커지게 되면 이와 비례하여 시뮬레이션에 소모되는 시간이 늘어나게 되고 이로 인하여 시뮬레이션 진행상황을 실시간에 맞추어 출력하지 못하게 되는 경우가 발생하게 된다. 또한 하나 컴퓨터에서 실행되는 응용 프로그램의 한계로 인해 시뮬레이션 상황을 출력하는 화면크기는 제한될 수밖에 없어지고 여러 작업장의 시뮬레이션 진행상황을 동시에 확인하기가 힘들어 진다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 하나의 PC에서 실행되는 OLP 시뮬레이션 시스템을 사용자가 지정하는 로봇의 집합 단위로 네트워크로 연결된 여러 개의 PC에서 실행할 수 있도록 하여 다수의 로봇 제어 프로그램을 실행하는데 걸리는 부하와 시뮬레이션 진행 상황을 출력하는 CAD시스템에 걸리는 부하를 분산 시키고 연결된 여러 PC를 통해 시뮬레이션 진행상황을 자유롭게 확인할 수 있는 구조를 제안하였다. 그리고 시뮬레이션 시스템의 분산화로 인해 발생하는 동기화 문제에 대한 해결 방안으로 기존 시스템에 사용되는 이벤트/사이클 혼합 방식의 로봇 시뮬레이션 시스템의 알고리즘을 분산시킨 방안을 제시하였다.
최근 고층건물의 방진시스템 및 자동차의 현가장치 분야에 MR 유체를 이용한 반능동 진동제어에 관한 연구가 활발히 진행되면서 MR 유체의 밸브모드 특성을 이용한 선형 MR 댐퍼가 널리 사용되고 있다. 그러나 전단모드를 이용한 회전형 MR 댐퍼에 관한 연구는 초기단계에 머물고 있다. 본 연구에서는, 주행로봇의 무한회전형 액츄에이터용 회전형 댐퍼의 진동제어에 관한 연구를 수행하였으며, 퍼지 로직을 기반으로 한 회전형 MR 댐퍼용 진동제어 알고리즘을 제안하였다. 퍼지제어기의 입출력 이득과 멤버쉽 함수의 모양은 유전자 알고리즘을 이용하여 조정하였다. 시뮬레이션 결과는 MR 댐퍼에 충격력이 가해질 때 퍼지 스카이-훅 제어의 제어성능을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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