In the maritime container terminal. LMCTS (Linear Motor-based Container Transfer System) is horizontal transfer system for the yard automation, which In., been proposed to take the place of AGV (Automated Guided Vehicle). The system is based on PMLSM (Permanent Magnetic Linear Synchronous Motor) that is consists of stator modules on the rail and shuttle car (mover). Because of large variant of mover's weight by loading and unloading containers, the difference of each characteristic of stator modules, and a stator module's trouble etc. LMCTS is considered as that the system is changed its model suddenly and variously. In this paper, we will introduce the softcomputing method of a multi-step prediction control for LMCTS using DR- FNN (Dynamically-constructed Recurrent Fuzzy Neural Network). The proposed control system is used two networks for multi step prediction Consequently, the system has an ability to adapt for external disturbance, detent force, force ripple, and sudden changes by loading and unloading the container.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.33
no.11
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pp.65-73
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2005
The compressible flow of reactive fluid is investigated by using the transonic small-disturbance (TSD) model and the one-step first-order Arrhenuis chemical reaction. The fluid flow is restricted to dilute premixed reactions with small heat release. The effects of channel shape and Mach number on transonic combustion are studied by numerical analysis. The results show that the channel divergence increases the chemical reaction within the given channel length whereas the channel convergence inhibits the chemical reaction near the outlet and that increasing the inlet flow Mach number at a fixed reaction rate causes the flow acceleration in a diverging channel and the appearance of weak shock waves which do not show in the inert flow case. It also helps to increase the pressure and temperature near the diverging channel outlet and to consume the reactant within the given channel length.
The rapid progress of AI technology gives us the expectation to solutions to various problems in our society, and at the same time, it gives us anxiety about the side effects that can occur if AI develops beyond human control. This study was conducted in the early 20s with less objection to advanced devices. We attempted to provide clues to understand thoughts and attitudes of the targets about the future environment that will be brought by AI through the process of finding intent the acceptance of strong AI technology. For this, we applied the Theory of Planned Behavior, and further expanded this research model to identify factors affecting the attitude toward AI. As a result, the attitude toward AI and perceived behavioral control had a significant effect on the intention to use to strong AI. In addition, we found that the expectation of the benefit of improving task performance and the anxiety on the threat of relationship disturbance had a significant effect on the attitude toward AI. This study suggests implications for AI-related companies establishing the direction of technology development and for government setting a policy direction for AI adoption.
Unlike general unmanned aerial vehicles, the quad-rotor is attracting the attention of many people because of simple structure and very useful value. However, as the interest in drones increases, the safety and location of vehicles are becoming more important provide against aviation safety accidents or lost accidents. Therefore, in this paper, we propose a tracking system that stabilizes the model with a simple controller by linearized modeling and grasp tilt angle data from various sensor through the filter. The developed tracking system transmits the position of the quad-rotor in flight to the computer and shows it through the route, so it can check the flight path and various information such as flight speed and altitude at the same time. Then the sensor used in the actual quad-rotor can not measure exact sensor data for disturbance and vibration. So we use sensor fusion of Kalman filter and Complementary filter to overcome this problem and the stability of the quad-rotor hovering is realized by PID control. Through simulation, various information such as the speed, position, and altitude of the quad-rotor were confirmed in real time.
The attitude motion of a spin-stabilized, upper-stage spacecraft is investigated based on a two-body model, consisting of a symmetric body, representing the spacecraft, and a spherical pendulum, representing the liquid slag pool entrapped in the aft section of the rocket motor. Exact time-varying nonlinear equations are derived and used to eliminate the drawbacks of conventional linear models. To study the stability of the spacecraft's attitude motion, both the spacecraft and pendulum are assumed to be in states of steady spin about the symmetry axis of the spacecraft and the coupled time-varying nonlinear equation of the pendulum is simplified. A quasi-stationary solution to that equation and approximate resonance conditions are determined in terms of the system parameters. The analysis shows that the pendulum is subject to a combination of parametric and external-type excitation by the main body and that energy from the excited pendulum is fed into the main body to develop the coning instability. In this paper, numerical examples are presented to explain the mechanism of the coning angle growth and how angular momenta and disturbance moments are generated.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.22
no.1
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pp.28-35
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2012
This paper presents the method for $H_{\infty}$ fuzzy controller design of discrete-time fuzzy Markovian jump systems with state and input time delays. The Takagi and Sugeno fuzzy model is employed to represent a delayed nonlinear system that possesses Markovian jump parameters. A stochastic mode dependent Lyapunov function is employed to analyze the stability and $H_{\infty}$ disturbance attenuation performance of the fuzzy Markovian jump systems with state and input time delays. A sufficient condition for the existence of fuzzy $H_{\infty}$ controller is given in terms of matrix inequalities. Also numerical example is presented to illustrate the efficiency of the proposed design method.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.51
no.1
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pp.8-17
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2002
This paper suggests that the immune algorithm can effectively be used in tuning of a PID controller. The artificial immune network always has a new parallel decentralized processing mechanism for various situations, since antibodies communicate to each other among different species of antibodies/B-cells through the stimulation and suppression chains among antibodies that form a large-scaled network. In addition to that, the structure of the network is not fixed, but varies continuously. That is, the artificial immune network flexibly self-organizes according to dynamic changes of external environment (meta-dynamics function). However, up to the present time, models based on the conventional crisp approach have been used to describe dynamic model relationship between antibody and antigen. Therefore, there are some problems with a less flexible result to the external behavior. On the other hand, a number of tuning technologies have been considered for the tuning of a PID controller. As a less common method, the fuzzy and neural network or its combined techniques are applied. However, in the case of the latter, yet, it is not applied in the practical field, in the former, a higher experience and technology is required during tuning procedure. In addition to that, tuning performance cannot be guaranteed with regards to a plant with non-linear characteristics or many kinds of disturbances. Along with these, this paper used immune algorithm in order that a PID controller can be more adaptable controlled against the external condition, including moise or disturbance of plant. Parameters P, I, D encoded in antibody randomly are allocated during selection processes to obtain an optimal gain required for plant. The result of study shows the artificial immune can effectively be used to tune, since it can more fit modes or parameters of the PID controller than that of the conventional tuning methods.
Lee, Chan-Hong;Song, Chang Kyu;Kim, Byung-Sub;Kim, Chang-Ju;Heo, Segon
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.32
no.5
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pp.431-439
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2015
One of common challenges in designing modern production machines is realizing high speed motion without sacrificing accuracy. To address this challenge it is necessary to maximize the stiffness of the mechanical structure and the control system with consideration on the main disturbance input, cutting forces. This paper presents analysis technologies for realizing high stiffness in production machines. First, CAE analysis techniques to evaluate the dynamic stiffness of a machine structure and a new method to construct the physical machine model for servo controller simulations are demonstrated. Second, cutting forces generated in milling processes are analyzed to evaluate their effects on the mechatronics system. In the effort to investigate the interaction among the structure, controller, and process, a flexible multi-body dynamics simulation method is implemented on a magnetic bearing stage as an example. The presented technologies can provide better understandings on the mechatronics system and help realizing high stiffness production machines.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.6
no.6
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pp.41-48
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2002
This study is on the structural control experiment for a small scale three-story building structure employing on active mass damper subjected to earthquake loading. $\mu$-synthesis controllers, which belong to robust control strategies, were designed and their performance were experimentally verified. Frequency-dependent weighting functions corresponding to disturbance input and controlled output were defined and combined to produce optimal $\mu$-synthesis controllers. The experiment result shows 60-70% reduction in RMS responses under the band-limited white noise excitation and 30-45% reduction in peak responses under the scaled earthquake excitations. Good agreement was obtained between the simulations based on the identified mathematical model and experimental results. And the simulations for the system with uncertainties show that the designed controllers are robust within a specified range of uncertainties.
This research is intended to investigate the behavior of the jointed rock under various loading conditions: static or dynamic load. The distributed state concept (DSC) is based on the idea that the response of the joint can be related to and expressed as the response of the reference states : relative intact (RI) and fully adjusted (FA) states. In the DSC, an initially RI joint modifies continuously through a process of natural self-adjustment, and a part of it approaches the FA state at randomly disturbed locations in the joint areas. In this study, based on the DSC concept, RI state, FA state, and disturbance function (D) are defined for characterizing the behavior of rock joint. From the results of this research, it can be stated that DSC model is capable of capturing the physical behavior of jointed rock such as softening and hardening and considering the size of joint and roughness of joint surface.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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