During the operation of crane system in container yard, the objective is to transport the load to a goal position as quick as possible without rope oscillation. The container crane is generally operated by an expert operator, but recently an automatic control system with high speed and rapid transportation is required. Therefore, we developed an optimal controller which has to control the crane system with disturbances. In this paper, we present a design of optima 2-DOF PID controller for the control of gantry crane which has to control swing motion and trolley position. We used evolution strategy(ES) to tune the parameters of 2-DOF PID controller. It was compared with general PID controller. The computer simulations show that the proposed method has better performances than the other method.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.11
no.2
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pp.185-190
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2016
This paper deals with analysis of the characteristics of mobile robot's motion by automatic detection of markers on a robot using a camera. Analysis of motion behaviors according to parameters is important in developing control algorithm for robot operation or autonomous navigation. For this purpose, we use four chessboard patterns on the robot. Their location on the robot is adjusted to be on single plane. Homography is used to compute the actual amount of movement of the robot. Presented method is tested using P3-AT robot and it gives reliable results.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.6
no.3
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pp.24-30
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2007
The FPCs(Flexible Printed Circuit) are currently used in several electronic products like digital cameras, cellular phones because of flexible material characteristics. Because the FPC is usually small size and flexible, only one FPC should not enter chip mounting process, instead, several FPCs are placed on the large rigid pallette and enter into the chip mounting process. Currently the job of mounting FPC on the pallette is carried by totally manual way. Thus, the goals of the research is develop the automatic machine of FPC mounting on pallette using vision alignment. Instead of using two cameras or using moving one camera, the proposed vision system with only one fixed camera is adopted. Moreover, the two picker heads which can handle two FPCs simultaneously are used to make process time shortened. The procedure of operation is firstly to measure alignment error of FPC, correct alignment errors, and finally mount well-aligned FPC on the pallette. The vision technology is used to measure alignment error accurately, and precision motion control is used in correcting errors and mounting FPC.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.2
no.2
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pp.67-74
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2003
This paper presents the development of the Inspection machine for SMD mounted on cream solder of PCB. There are mounting errors of SMD such as misalignment, missing part, wrong orientation, wrong polarity and so on. The main hardware of the system consists of a machine vision part and a motion control part. Operating software has been developed in GUI environment to help user convenience. The Inspection Jobs consist of two procedures, that is, creation of the inspection reference data and automatic inspection. The Inspection reference data has a tree structure of linked list including PCB information, blocks, components, windows, and inspection methods. This paper presents versatile inspection methods which include a section length method, a projection method and histogram method. Therefore, user can choose the suitable procedure for various components. Finally, the automatic Inspection procedure using the reference data checks the mounting errors of components.
For exposure systems, very accurate alignment between the mask and the substrate is indispensable. In this paper, an automatic alignment system using machine vision for exposure systems is described. Machine vision algorithms are described in detail including extraction of an alignment mark's center position and camera calibration. Methods for extracting parameters for alignment are also presented with some compensation techniques to reduce alignment time. Our alignment system was implemented with a vision system and motion control stages. The performance of the alignment system has been extensively tested with satisfactory results. The performance evaluation shows alignment accuracy of lum within total alignment time of about $2{\sim}3$ seconds including stage moving time.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.18
no.7
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pp.688-698
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2012
This paper deals with ROLSO (Reduced Order Luenberger State Observer) design to prevent jackknifing phenomenon of articulated vehicles consisting of the tractor and semi-trailer by using GPS. In addition, by applying the regulator system using ROLSO feedback system, simulation's result presents that articulated vehicle's states are stabilized than the human's PR time (Preception Response time) rapidly. This simulation verifies that the automatic control of articulated vehicle's can be applied for the accident prevention for the time that the driver is unable to manage with the sudden accident. For this simulation, by using the equation of planar motion, the modeling of the articulated vehicle was performed. This modeling was expressed in the state space model. And FOLSO (Full Order Luenberger State Observer), ROLSO were designed by using the state space model of an articulated vehicle's dynamics.
This paper describes the robust controller design methods applied to the problem of an automatic system for tow-vehicle/trailer combinations. This study followed an inverse Linear Quadratic Regulator(LQR) approach which combines pole assignment methods with conventional LOR methods. It overcomes two concerns associated with these separate methods. It overcomes the robustness problems associated with pole placement methods and trial and error required in the application of the LQR problem. Moreover, a Kalman filter is used as the observer, but is modified by using the loop transfer recovery (LTR) technique with modified transmission zero assignment. The proposed inverse LQG,/LTR controllers enhances the forward motion stability and maneuverability of the combination vehicles. At high speeds, where the inherent yaw damping of the vehicle system decreases, the controller operates to maintain an adequate level of yaw damping. At backward moton, both 4WS (2WS tow-vehicle, 2WS trailer) and 6WS (4WS tow-vehicle, 2WS trailer) control laws are proposed by using inverse LQG/LTR method. To evaluate the stability and robustness of the proposed controllers, simulations for both forward and backward motion were conducted using a detailed nonlinear model. The proposed controllers are significantly more robust than the previous controllers and continues to operate effectively in spite of parameter perturbations that would cause previous controllers to enters limit cycles or to loose stability.
In this paper, we describe the PTP notion of robot manipulators by neural networks. The PTP motion requires the inverse kinematic redline and the joint trajectory generation algorithm. We use the multi-layered Perceptron neural networks and the Error Back Propagation(EBP) learning rule for inverse kinematic problems. Varying the number of hidden layers and the neurons of each hidden layer, we investigate the performance of the neural networks. Increasing the number of learning sweeps, we also discuss the performance of the neural networks. We propose a method for solving the inverse kinematic problems by adding the error compensation neural networks(ECNN). And, we implement the neural networks proposed by Grossberg et al. for automatic trajectory generation and discuss the problems in detail. Applying the neural networks to the current trajectory generation problems, we can refute the computation time for trajectory generation.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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1994.04a
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pp.55-67
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1994
Studies on the ship's automatic navigation & berthing control have been continued by way of solving the ship's mathematical model but the results of such studies have not reached to our satisfactory level due to its non-linear characteristics ar low speed. In this paper the authors propose a new berthing control system which can evaluate as closely as captain's decision-making by using the FNN(Fuzzy Neural Network) controller which can simulate captain's decision-making by using the FNN(Fuzzy neural Network) controller which can simulate captain's knowledge. This berthing controller consists of the navigation subsystem FNN controller and the berthing subsystem FNN controller. The learning data are drawn from Ship Handling Simulator (NavSim NMS90 MK III) and represent the ship motion characteristics internally According to learning procedure both FNN controllers can tune membership functions and identify fuzzy control rules automatically The verified results show the FNN controllers effective to incorporate captain's knowledge and experience of berthing.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.27
no.6
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pp.759-766
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2003
The amount of container freight continuously has been increased. and the low efficiency of container crane causes jamming frequently in transportation and cargo handling at port. The conventional control techniques based on a mathematical model are not well suited for dealing with ill-defined and uncertain systems. Recently. Fuzzy control has been successfully applied to a wide variety of practical problems as robots. automatic train operation system. etc. In this paper. a fuzzy controller for container crane is proposed to accomplish a design of improved control system for minimizing the swing motion at destination. In this scheme a mathematical model for the system is obtained in state space form. Finally. to exhibit the tracking performance and robustness of the proposed controller. computer simulations were carried out with various references, parameter variations and disturbances.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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