• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.581-586
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• 2003

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.

• 전자공학회논문지SC
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• 제41권2호
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• pp.17-28
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• 2004

퍼지논리를 이용한 XY 테이블의 데드존 보상기법을 제안한다. 퍼지논리 함수의 분류특성은 다양한 영역을 가진 데드존에 의해 유발되는 오차를 제거하기 위한 보상기 설계를 가능케 한다. 데드존 보상이 적응적이고 추적오차와 파라미터 추정치가 유계가 되는 퍼지논리 파라미터 동조알고리듬과 안정도 증명을 제시한다. 퍼지논리 데드존 보상기를 위치 테이블에 실험함으로써 데드존의 해로운 영향을 줄이는 효과를 보여준다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.375-382
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• 2004

신경회로망을 이용한 XY 테이블의 비선형 보상기법을 제안한다. 제안된 신경망 제어기는 시스템의 비선형 성분에 의한 성능저하를 보상하는 신경회로망과 시스템의 안정화를 위한 비례미분(PD) 제어기로 구성된다. 신경망 보상 구조가 적응적이고 추적오차와 파라미터 추정치가 유계가 되는 신경망 파라미터 동조알고리듬과 안정도 증명을 제시한다. 신경망 제어기를 위치 테이블에 실험함으로써 비선형 성분에 의한 성능저하를 줄이는 효과를 보여준다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권7호
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• pp.62-70
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• 1999

통상적으로 삼단 적층 테이블은 수 cm에서 수십 cm까지 이송하는 작업영역에 주로 사용되나 작업영역에서 비해 차지하는 공간이 큰 단점이 있다. 최근에는 산업현장에서 테이블이 단소 경박하면서 작업영역이 $5mm{\times}5mm$이내이고 위치제어 정밀도가 최소 ${\pm}4{\mu}m$정도의 고정밀 위치제어용 테이블이 요구되고 있다. 본 논문은 이런 요구에 부응하여 고정밀 위치제어용 병렬 $XY{\theta}$테이블을 설계 제작하며 고정밀 위치제어를 위해 새로운 전동 리니어 액추에이터와 화상처리 알고리즘을 제안한다. $XY{\theta}$의 자유도를 갖도록 테이블 베드의 단일 평면상에 액추에이터를 수평방향으로 한 개 수직방향으로 두 개를 설치한다. 두 대의 CCD 카메라를 이용한 화상처리 알고리즘은 테이블 위에 놓인 패널을 목표 지점으로 고정밀 위치제어를 수행한다. 제작된 테이블로 상기의 작업영역과 위치제어 정밀도를 충족시켜 주는 실험 결과를 얻을 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.113-119
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• 2002

An FLNN-based neural network controller is applied to precise positioning of XY table with friction as the extension study of [11]. The neural network identifies the frictional farces of the table. Its weight adaptation rule, named the reinforcement adaptive learning rule, is derived from the Lyapunov stability theory. The experimental results with 2-DOF XY table verify the effectiveness of the proposed control scheme. It is also expected that the proposed control approach is applicable to a wide class of mechanical systems.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제12권1호
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• pp.53-59
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• 2013

Chip mounter which is used to pick chips from the pre-specified position and place them on the target location of PCB is an essential device in semiconductor and LCD industries. Quick and high precision positioning is the key technology needed to increase productivity of chip mounters. As increasing acceleration and deceleration of placing motion, structural vibration induced from inertial reactive force and flexibility of mounter structure becomes a serious problem degrading positioning accuracy. Motivated from these, this paper proposed a new control design algorithm which combines a mounter structure acceleration feedforward compensation and an extended sliding mode control for fine positioning and suppression of structural vibration, simultaneously. The feasibility of the proposed control design was verified along with some simulation results.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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• pp.102.4-102
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• 2002

A deadzone compensator is designed for a positioning system using fuzzy logic. The classification property of fuzzy logic systems make them a natural candidate for the rejection of errors induced by the deadzone, which has regions in which it behaves differently. A tuning algorithm is given for the fuzzy logic parameters, so that the deadzone compensation scheme becomes adaptive, guaranteeing small tracking errors and bounded parameter estimates, formal nonlinear stability proofs are given to show that the tracking error is small. The fuzzy logic deadzone compensator is implemented on a positioning system to show its efficacy. 1. Deadzone Compansation 2. XY positioning table 3. Fuzzy Logic 4. Actuator nonlinearity