Vibration-based structural identification has become an important tool for structural health monitoring and safety evaluation. However, various kinds of uncertainties (e.g., observation noise) involved in the field test data obstruct automation system identification for accurate and fast structural safety evaluation. A practical way including a data preprocessing procedure and a vector backward auto-regressive (VBAR) method has been investigated for practical bridge identification. The data preprocessing procedure serves to improve the data quality, which consists of multi-level uncertainty mitigation techniques. The VBAR method provides a determinative way to automatically distinguish structural modes from extraneous modes arising from uncertainty. Ambient test data of a cantilever beam is investigated to demonstrate how the proposed method automatically interprets vibration data for structural modal estimation. Especially, structural identification of a truss bridge using field test data is also performed to study the effectiveness of the proposed method for real bridge identification.
In this study, we developed Open Water Management Program (OWMP) with an open architecture to deal with newly arising upgrade problems for a water management automation system. When we executed OWMP with data produced from an experimental field in Korea, the relative errors of this simulation were less than 5%. We developed runoff calculation model and verified it with measured data of 4 basins included in IHP. The relative errors came out less than 5% in all basins, except for one basin. We also applied OWMP to seongju irrigation reservoir to simulate daily runoff from 1998 to 2002, and the day, month, and year relative error between measured and simulated value was 0.25-0.05. Therefore the OWMP can be a tool nicely adapted to the optimal water management of irrigation reservoir.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.256-263
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1993
The integration of deburring robots into product quality and productivity impact the industrial. In this paper the intelligent system of robotic deburring is proposed integrated with robot system, image processing system, force sensor system and host PC. The size, position, recognition of burr is determined by the information that the image processing system processed. The feed velocity of cutting tool is controlled by the information that the force sensor system processed. The integration of these information can remove the uncertainty of the information of deburring on the cutting path. The result of these technologies is useful for the development of the factory automation and automatic inspection equipments.
Polishing work for a curved surface die demands simple and repetitive operations and requires much time while it also demands high precision. Therefore it is operated by skilled worker in handiwork. But workers avoid polishing work gradually because of the poor environments such as dust and noise. In order to reduce the polishing time and to alleviate the problem of shortage of skilled workers, researches for automation of polishing have been pursued in the developed countries such as Japan. In this research we develop a polishing robot with 2 degrees of freedom motion and pneumatic system, and attach it to machining center with 3 degrees of freedom to form an automatic polishing system which keeps the polishing tool vertically on the surface of die and maintains constant pneumatic pressure. The developed polishing robot is controlled by real time sliding mode control using DSP(digital signal processor). A synchronization between machining center and polishing robot is accomplished by using M code of machining center. A performance experiment for polishing work is executed by the developed polishing robot.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제16권4호
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pp.263-283
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2009
Although some CASE tools supported conceptual data design, they required for users too much preliminary knowledge to learn how to use and handle them. In addition, in a number of studies on conceptual data design with natural language, they claimed passive participation for users with conforming to messages predefined by CASE tools. As an alternative to these traditional CASE tools, we proposed an ERD formulator for automated data design tool, called ERDF, so that even ordinary users, not necessarily data modeler, are capable of formulating ERD on business requirements by use of ERDF. We, first of all, introduced NSM as the standard methodology. We also designed the structure of ERDF including main controller, input controller, operation controller, regulation controller, schema controller, and output controller. We then defined conceptual domains and basic operations to lay down schema operations as well as sentence rules to handle input sentence in natural language. To get an ERD that is faithful to business requirements, we laid out supplementary design for dialogue and confirmation of soundness and completion.
Recently, robot plays an important role in factory automation and its use is rapidly increasing. In paticular, modern industry tends to need the robot to adjust itself swiftly to new workcell. But, robot is to be taught of operator through teaching box in order that it can carry out new tasks. In the process, interruption of the production line is frequent and so much time and expense are required. Computer Graphic Simulator(CGS) provides a useful tool to overcome such a problem. In this paper, CGS consists of teaching mode and execution mode. The 5-axis Rhino robot is modelled in IBM-PC/386 compatible 32-bit personal computer with 80387 co-processor and the simulator performs defined operations on the computer screen.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제1권1호
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pp.75-86
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1999
An air-data estimator for generic air-breathing hypersonic vehicles (AHSVs) is developed and demonstrated with an example vehicle configuration. The AHSV air-data estimation strategy emphasized improvement of the angle of attack estimate accuracy to a degree necessitated by the stringent operational requirements of the air-breathing propulsion. the resulting estimation problem involves highly nonlinear diffusion process (propagation); consequently, significant distortion of a posteriori conditional density is suspected. A simulation based statistical analysis tool is developed to characterize the nonlinear diffusion process. The statistical analysis results indicate that the diffusion process preserves the symmetry and unimodality of initial probability density shape state variables, and provide the basis for applicability of an Extended Kalman Filter (EKF). An EKF is designed for the AHSV air-data system and the air data estimation capabilities are demonstrated.
This paper presents a new approach to the design of neural control system using digital signal processors in order to improve the precision and robustness. Robotic manipulators have become increasingly important in the field of flexible automation. High speed and high-precision trajectory tracking are indispensable capabilities for their versatile application. The need to meet demanding control requirement in increasingly complex dynamical control systems under significant uncertainties, leads toward design of intelligent manipulation robots. The TMS320C31 is used in implementing real time neural control to provide an enhanced motion control for robotic manipulators. In this control scheme, the networks introduced are neural nets with dynamic neurons, whose dynamics are distributed over all the network nodes. The nets are trained by the distributed dynamic back propagation algorithm. The proposed neural network control scheme is simple in structure, fast in computation, and suitable for implementation of real-time control. Performance of the neural controller is illustrated by simulation and experimental results for a SCARA robot.
In this paper, we have proposed a new approach to the design of robot vision system to develop the technology for the automatic test and assembling of precision mechanical and electronic parts for the factory automation. In order to perform real time implementation of the automatic assembling tasks in the complex processes, we have developed an intelligent control algorithm based-on neural networks control theory to enhance the precise motion control. Implementing of the automatic test tasks has been performed by the real-time vision algorithm based-on TMS320C31 DSPs. It distinguishes correctly the difference between the acceptable and unacceptable defective item through pattern recognition of parts by the developed vision algorithm. Finally, the performance of proposed robot vision system has been illustrated by experiment for the similar model of fifth cell among the twelve cell for automatic test and assembling in S company.
In recent years, as the optical Communication systems are developed, the demands of essential parts such as splitter, coupler, WDM, and AWG filter are grow rapidly. The fabrication process for them is not, however, automatic. On that reason, the automation is needed for the grow of productivity. The optical alignment and attach ment is the core process in fabrication. In this paper, the 6-axis rotary stage for multi-channel optical alignment system is developed and the dynamic characteristic of this system is studied.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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