4차 산업혁명이 주목받고 있다. 특히 스마트 팩토리는 제조 분야에서 그 필요성이 강조되고 있다. 현재 제조 분야에서 CNC(Computerized Numeric Controller: 컴퓨터 수치 제어)에 관한 연구가 활발히 진행 중이다. 국내에서는 CNC 설비에 음향 센서, 진동 센서 등 여러 가지 센서를 부착하여 소음, 진동 등 설비 관련 데이터를 수집하는 방안에 관한 연구가 존재한다. 본 연구는 CNC 머신에서 발생하는 데이터를 중심으로 머신러닝 기법을 활용하여 설비 가동 조건이 공구 마모도에 미치는 영향을 분석한다. CNC 설비에서 발생하는 X축, Y축, Z축의 힘, 이동 속도 등 다양한 데이터를 수집한다. 데이터 탐색 기법을 통해 데이터의 특성 및 분포를 분석하였다. 데이터를 RF(Random Forest), XGB(Extreme Gradient Boost), SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 CNC 설비 가동 조건이 공구 마모도에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구의 결과는 CNC 설비 가동에서 최적의 조건을 찾고, 이를 바탕으로 품질 향상 및 기계 손상을 예방하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
치매 환자나 혼자 힘으로 전혀 움직이지 못하는 노인 환자는 간병 인력 부족으로 낙상 사고 및 욕창 발생 가능성이 매우 크다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 일정 주기마다 감지한 압력 세기를 기준으로 머리, 어깨, 엉덩이 등 주요 신체 부위를 판별하여 환자의 누운 자세를 판별할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 신체적 특성에 무관하게 신체 부위 판별이 가능하도록 격자 구조로 압력 센서를 배치한 스마트 매트를 제작하였다. 스마트 매트는 $7{\times}7$ 배열 크기의 2개 모듈을 조합하여 구성하였다. 각 모듈은 모두 49개의 FSR-406 센서로 구성되며 독립적으로 압력을 감지한다. 각 모듈에 대해 필터를 사용한 누적 압력 합 등 압력 분포를 이용해 상체 또는 하체에 해당하는 신체 부위를 순차적으로 판별한다. 제안한 알고리즘은 머리, 어깨, 엉덩이 부위 등 계층-1에 속한 신체 부위간 포함 관계를 조사해 5가지 누운 자세를 판별할 수 있다.
In this study, we propose a wearable force sensor using 3D printed mold and liquid metal. Liquid metal, such as Galinstan, is one of the promising functional materials in stretchable electronics known for its intrinsic mechanical and electronic properties. The proposed soft force sensor measures the external force by the resistance change caused by the cross-sectional area change. Fused deposition modeling-based 3D printing is a simple and cost-effective fabrication of resilient elastomers using liquid metal. Using a 3D printed microchannel mold, 3D multichannel Galinstan microchannels were fabricated with a serpentine structure for signal stability because it is important to maintain the sensitivity of the sensor even in various mechanical deformations. We performed various electro-mechanical tests for performance characterization and verified the signal stability while stretching and bending. The proposed sensor exhibited good signal stability under 100% longitudinal strain, and the resistance change ranged within 5% of the initial value. We attached the proposed sensor on the finger joint and evaluated the signal change during various finger movements and the application of external forces.
In this paper, we propose a sensor with a C-shaped load cell to detect force change when a person sitting on the chair in an electrical transport-convenience vehicle is pushing ground by both heels. The load cell built in the vehicle is mechanically deformed by the vertical force owing to the human weight and the horizontal force by ground-pushing feet. The deformation rate of the load cell and its distribution are simulated using finite element analysis. In the simulation, the applied loads are preset in the range of 10 kg - 100 kg with a step size of 10 kg, and the ground-pushing force by feet is increased to 40 N with a step size of 5 N with respect to each applied load level. The resistance change of the load cell was observed to be linear in simulation as well as in measurement. the maximum difference between simulation and measurement was 0.89 % when the strain gauge constant was 2.243. The constant has a large influence on the difference. The proposed sensor was fabricated by connecting an instrument amplifier and a microcontroller to a load cell and used to detect the force by ground-pushing feet. To detect foot driving, the reference signal was set to 130% of the load, and the duration of the sensor output signal exceeding the reference signal was set to 0.6 s. In a test of a vehicle built with the proposed sensor, the footpushing force by the worker could be successfully detected even when the worker was working.
EMB (Electro-Mechanical Brake) systems can provide improved braking and stability functions such as ABS, EBD, TCS, ESC, BA, ACC, etc. For the implementation of the EMB systems, reliable and robust fault detection algorithm is required. In this study, a model-based fault detection algorithm is designed based on the analytical redundancy method in order to monitor current and force sensor faults in EMB systems. A state-space model for the EMB is derived including faulty signals. The fault diagnosis algorithm is constructed using the analytical redundancy method. Observer is designed for the EMB and the fault detectability condition is examined based on the residual analysis. The performance of the proposed model-based fault detection algorithm is verified in simulations. The effectiveness of the proposed algorithm is demonstrated in various faulty cases.
햅틱인터페이스 기술을 이용하면 가상물체의 형태를 만져보고 느껴볼 수 있다. 물체마다 다른 수학적 마찰력 모델을 적용하여 실감있는 마찰력 표현도 가능하다. 그러나 각 물체에 해당하는 마찰력 모델을 선정하는 것과 적절한 마찰계수 등을 반복적 실험을 통하여 알아내는 것은 쉽지 않다. 실제 물체의 마찰력이 알려진 마찰력 모델과 다르다면 수학적 모델로 표현할 수 없는 경우도 있다. 본 논문에서는 신경회로망 학습을 이용하여 마찰력 모델의 선택이나 마찰계수 등을 정하는 과정 없이 실제 물체의 마찰력을 표현하는 방법을 제시하고 있다. 상용 햅틱인터페이스 장치인 PHANToM 2 대를 이용하여 마찰력 획득 시스템을 구성하고 고무판, 종이 등의 물체 표면에서의 속도와 물체에 작용하는 힘을 획득하여 가공한 데이터를 입력 및 출력으로 갖는 신경회로망을 통해 학습시킨 후 OpenGL로 구현한 가상물체에 적용하여 보았다. Force/Torque 센서를 사용하지 못한 일부 문제가 있었으나 예상보다 사실적인 마찰력을 표현할 수 있었다.
Use of teaching pendant is the most widespread and economical way to teach desired motion to robots. It is also very primitive,time consuming and ineffective way of teaching which has not changed since the early days of robot. In order to reduce the teaching effor, a new efficient form of teaching is needed. Also, the recent robotics research trend into service robots such as home robot, nurse robot and medical robot calls for a new teaching method which is both easy and inexpensive. In this paper, the design and operation principle of a low cost force/moment sensor is presented. The proposed sensor architecture is so simple and inexpensive that it opens the prospect for a new paradigm of robot teaching which is easy and efficinet. Other prospective areas of application are tele-manipulation of robots wher it can be used in master arm, and virtual environment where it can be used as an user input device.
This paper describes the intelligent robot's hand with three-axis finger force sensors for an intelligent robot. In order to grasp an unknown object safely, it should measure the mass of the object, and determine the grasping force using the mass, then control the robot's fingers with the grasping force. In this paper, the intelligent robot's hand for an intelligent robot was developed. First, the three-axis finger force sensors were designed and manufactured, second, the intelligent robot's hand with three-axis finger force sensors were designed and fabricated, third, the high-speed control system was designed and manufactured using DSP( digital signal processor), finally, the characteristic test to grasp an unknown object safely was carried out. It was confirmed that the developed intelligent robot's hand could grasp an unknown object safely.
The film sensor is used for measuring pressure distribution at planar area, especially at a small space or gap. The present paper deals with the development of film type sensors and system for pressure distribution measuring. The developed system is consist of (1)film sensor with 40/sup */40 array, (2)PCI interface card with maximum sampling rate of 100㎐, and (3)software for data processing and real-time display. The contact pressure test of wiper blade and front glass of vehicle was performed with wiper blade by 40cm. Generally spring force of wiper arm is designed at 0.7∼1kN. Test results of total force was 9.4N and 7.1N in each driver and passenger toward. The paper suggested possibility for base definition in wiper design. A windshield wiper blade experiment revealed that the system successfully measured the contact force distribution during static state, showing the usefulness of the developed system.
The high efficiency and accuracy in machining the die material can be abtained in high speed machining, so it is necessary to analyze the mechanism of high speed cutting process : cutting force, flank wear. The tool dynomometer with high natural frequency is newly developed. With this device, the mechanism of high speed cutting process is investigated according to speed and feedate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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