• 한국정밀공학회지
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• 제22권6호
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• pp.90-97
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• 2005

Magnetic flywheel system utilizes a magnetic bearing, which is able to support the shaft without mechanical contacts, and also it is able to control rotational vibration. Magnetic flywheel system is composed of position sensors, a digital controller, actuating amplifiers, an electromagnet and a flywheel. This work applies the neuro-fuzzy control algorithm to control the vibration of a magnetic flywheel system. It proposes the design skill of an optimal controller when the system has structured uncertainty and unstructured uncertainty, i.e. it has a difficulty in extracting the exact mathematical model. Inhibitory action of vibration was verified at the specified rotating speed. Unbalance response, a serious problem in rotating machinery, is improved by using a magnetic bearing with neuro-fuzzy algorithm.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1986년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국과학기술대학, 충남; 17-18 Oct. 1986
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• pp.298-303
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• 1986

A robust and efficient dynamic control algorithm for the position control of robotic manipulators is proposed. This algorithm consists of an open loop control and a closed loop control. The former may have a larger sampling time than the latter. The robustness and efficiency of this algorithm is demonstrated by the simulation about position control of a three-link manipulator with payload and parameter uncertainty.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -2
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• pp.608-611
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• 2000

We introduce Adaptive Fuzzy Impedance Controller for position and force control when robot contact with environment. Because Robot and environment was always effected by nonlinear conditions, it need to deal with parameter’s uncertainty. For solving this problem, it induced Fuzzy System in Impedance Control so fuzzy system is impedance’s stiffness gain. We apply adaptive fuzzy impedance controller in One-Link Robot System, it shows the good performance on desired position control and force control about contacting with arbitrarily environment.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 추계종합학술대회논문집
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• pp.221-224
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• 2000

We consider one of robust controller, fuzzy-sliding mode controller dealing with model uncertainty, simplified representation of nonlinear system, changed parameters of plant. We propose fuzzy-sliding mode algorithm which provides control input that has system states approaching the choosed sliding surface. This fuzzy controller has a rule base to get initial states converged on sliding surface. This algorithm Is applied to a transfer function of DC motor to be modeled simply and do position control of DC motor due to system parameters. We compare fuzzy-sliding mode controller to both sliding mode controller and fuzzy controller to identify roust control.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.198-206
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• 2009

본 논문에서는 빔 폭이 중첩된 초음파 센서 링을 이용하여 초음파 센서의 위치 불확실성을 감소시키고 이를 토대로 이동로봇이 효율적으로 장애물을 탐지하도록 하는 방안에 대해 기술하도록 한다. 기본적으로, 원형 이동로봇 측면에 상대적으로 적은 개수의 중저가의 저지향성 초음파 센서들이 일정 간격으로 상호 빔 폭이 중첩되도록 배치되어 있다고 가정한다. 첫째, 단일 및 이중 장애물에 대해 빔 폭 중첩 상태를 이용하여 초음파 센서 고유의 위치 불확실성을 감소시킬 수 있음을 보이고 또한 그 향상 정도를 정량적으로 제시한다. 둘째, 2개 또는 1개의 초음파 센서로부터 장애물 측정 거리 데이터가 주어질 때, 이동로봇의 중심을 기준으로 하여 장애물의 위치를 산정하는 기하학적 방법을 고안한다. 셋째, 정규 분포, 포물선 분포, 균일 분포, 임펄스 등 기존의 단일 초음파 센서 모델을 비교 검토한 후, 위치 불확실성 및 소요 연산량 측면에서 장애물 탐지에 적합한 중첩 초음파 센서 모델을 수립한다. 마지막으로, 자체 제작된 초음파 센서 링을 이용한 단일 장애물 및 복수 장애물 탐지 실험을 통해 제안된 중첩 초음파 센서의 효용성을 입증한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권5호
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• pp.565-572
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• 2001

위치와 주파수 불확실성 곱이 작은 해석함수는 영상처리와 압축에 많은 장점이 있다. 지금까지의 불확실성원리에 기초하여 이 값을 계산하였으나, 이러한 측정은 최대 응답주파수가 0 이 아닌 인간시각필터에서 적절한 주파수 불확실성의 측정방법이 될 수 없다. 최대 응답을 갖는 주파수에 대한 주파수 불확실성을 계산하는 새로운 측정방법을 이용하여 결합유효폭을 유도하고자 한다. 결합변수가 커지면 많은 함수들의 결합유효폭이 0.5로 수렴하는 해석 결과를 얻었으며, 고려 대상 중에서 Gabor cosine 함수가 우수한 성능을 보였다.

• 대한기계학회논문집
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• 제19권6호
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• pp.1371-1381
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• 1995

A novel hybrid control scheme to actively control the endpoint position of a very flexible single-link manipulator is proposed. The control scheme consists of a motor mounted at the beam hub and a piezofilm actuator bonded to the surface of the flexible link. The control torque of the motor to produce a desired motion is firstly determined by employing the sliding mode control theory on the equation of motion of the rigid link having the same mass as that of the proposed flexible link. The torque is then applied to the flexible manipulator in order to activate the commanded motion. During the motion, undesirable oscillation is actively suppressed by applying a feedback control voltage to the piezofilm actuator. Consequently, the imposed desired position is accomplished. In order to demonstrate high control performances accrued from the proposed method, computer simulations are undertaken by treating both regulating and tracking control problems.

• 전기학회논문지
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• 제63권9호
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• pp.1245-1247
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• 2014

This paper presents a robust position tracking controller for motor-driven flexible joint manipulators using only the motor angle measurement. The control problem is not easy because the link position is hard to estimate in the presence of parameter uncertainties. The proposed controller consists of a feedback linearization controller (FLC) and two proportional-integral observers (PIOs) that estimate both system states including the link position and an equivalent disturbance for compensating the parameter uncertainties. Comparative computer simulations are conducted to demonstrate the effectiveness of the proposed control algorithm.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.39-44
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• 1998

이동 로봇의 운행을 위해서 이동 로봇의 절대 위치를 결정하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 신경회로망을 이용하여 랜드마크의 영상을 통해 이동 로봇의 위치를 결정하는 방법을 제안한다. 픽셀의 불확시한 값, 부정확한 카메라 조정과 렌즈의 왜곡으로 인해 이동 로봇의 위치를 결정에 있어서 위치 오차가 생기게 된다. 이러한 오차를 줄이기 위해서 BPNN(Back Propagation Neural Network)를 사용하는 방법을 제안한다. 기존의 방법과 비교하여 우수성을 보여주기 위해서 실험결과를 보여준다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.165-170
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• 1997

During the navigation of mobile robot, one of the essential task if to determine the absolute position of mobile robot. In this paper, a method to determine the position of the camera using a vanishing point and neural networks without landmark if proposed. In determining the position of the camera on the world coordinate, there are differences between the real value and the calculated value because of uncertainty in pixels, incorrect camera calibration and lens distortion etc. This paper describes the solution of the above problem using BPNN(Back Propagation Neural Network) and experimental results show the capability to adapt for a mobile robot.