본 연구에서는 띠톱기계의 서로 다른 톱 절삭 상태에서, 최적의 톱 절삭력 및 최적의 컨트롤러 파라미터가 어떻게 설정 되는지에 대한 문제를 해결하기 위한 연구를 진행하였다. 이를 위해 띠톱 기계의 톱 절삭 시스템의 수학적 모형을 수립하고, 전통적인 PID 제어 방법과 톱 절삭력의 폐회로(closed-loop)제어에 대하여 병행하여 깊게 연구함으로써, 주 모터의 동력, 띠톱기계의 동적특성 및 톱날 강도 등의 컨트롤러 파라미터 및 톱 절삭 부하가 제어 성능에 대한 규칙을 발견하여, 톱 절삭 너비와 컨트롤러 파라미터(비례계수 Kp)의 관계, 톱 절삭력의 설정값의 관계를 얻어, 일종의 띠톱 기계의 스마트 톱 절삭 제어를 갖는 시스템 방안을 제기하였다. 연구 결과에 따르면 홈 절단면의 절삭 재료를 톱 절삭 시 스마트 톱 절삭 시스템의 톱 절삭 효율이 기존 톱 절삭 시스템보다 18.1㎠/min(48%) 향상 되였으며, 이 방안이 뛰어난 제어 효과를 가지고 있음을 보여 주었다.
Software qualify models can predict the risk of faults in the software early enough for cost-effective prevention of problems. This paper introduces a least squares support vector machine (LS-SVM) as a fuzzy regression method for predicting fault ranges in the software under development. This LS-SVM deals with the fuzzy data with crisp inputs and fuzzy output. Predicting the exact number of bugs in software is often not necessary. This LS-SVM can predict the interval that the number of faults of the program at each session falls into with a certain possibility. A case study on software reliability problem is used to illustrate the usefulness of this LS -SVM.
An intelligent robot, which has been developed recently, is no more a conventional robot widely known as an industrial robot. It is a computer system embedded in a machine and utilizes the machine as a medium not only for the communication between the human and the computer but also for the physical interaction among the human, the computer and their environment. Recent advances in computer technology have made it possible to create several of new types of human-computer interaction which are realized by utilizing intelligent machines. There is a continuing need for better understanding of how to design human/robot interface(HRI) to make for a more natural and efficient flow of information and feedback between robot systems and their users in both directions. In this paper, we explain the concept and the scope of HRI and review the current research trends of domestic and foreign HRL. The recommended research directions in the near future are also discussed based upon a comparative study of domestic and foreign HRI technology.
회전 기기에서 회전체의 편심은 언밸런스를 유발하는데 이를 보정하는 밸런싱은 회전 기기에서의 방진 및 저소음 설계에 중요한 항목일 뿐 아니라 회전기기의 안정성과 사용수명에 큰 영향을 미치기 때문에 매우 중요하다. 이러한 밸런싱 머신을 구현하기 위하여 편심을 정확히 측정하여야 하는데, 본 논문에서는 기존의 벨런싱 기기에 일반적으로 사용되고 있는 계측 원리와는 다르게 홀-이펙트 센서를 이용하여 편심을 측정하는 방식을 제안함으로써 저가의 계측 시스템 구성이 가능함을 보이고, 밸런싱 신의 편심 측정부를 PC통신을 이용하여 제어하고자 한다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제6권2호
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pp.95-99
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2006
A tape feeder of a SMD(Surface Mount Device) mounter is a device that sequentially feeds electronic components on a tape reel to the pick-up system of the mounter. As components are getting much smaller, feeding accuracy of a feeder becomes one of the most important factors for successful component pick-up. Therefore, it is critical to keep the feeding accuracy to a specified level in the assembly and production of tape feeders. This paper describes a tape feeder inspection system that was developed to automatically measure and to inspect feeding accuracy using machine vision. It consists of a feeder base, an image acquisition system, and a personal computer. The image acquisition system is composed of CCD cameras with lens, LED illumination systems, and a frame grabber inside the PC. This system loads up to six feeders at a time and inspects them automatically and sequentially. The inspection software was implemented using Visual C++ on Windows with easily usable GUI. Using this system, we can automatically measure and inspect the quality of ail feeders in production process by analyzing the measurement results statistically.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제9권1호
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pp.19-24
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2008
We propose a new miniature air-bearing stage with a moving-magnet slotless linear motor. This stage was developed to achieve the precise positioning required for submicron-level machining and miniaturization by introducing air bearings and a linear motor sufficient for mesoscale precision machine tools. The linear motor contained two permanent magnets and was designed to generate a preload force for the vertical air bearings and a thrust force for the stage movement. The characteristics of the air bearings, which used porous pads, were analyzed with numerical methods, and a magnetic circuit model was derived for the linear motor to calculate the required preload and thrust forces. A prototype of a single-axis miniature stage with dimensions of $120\;(W)\;{\times}\;120\;(L)\;{\times}\;50\;(H)\;mm$ was designed and fabricated, and its performance was examined, including its vertical stiffness, load capacity, thrust force, and positioning resolution.
Design of an intelligent controller for efficient control in smart building is one of the effective technologies to reduce energy consumption by reducing response time with keeping comfortable level for inhabitants. In this paper, we focus on how to find major parameters in order to enhance the ability of HVAC(heating, ventilation, air conditioning) PID controller. For the purpose of that, we use machine learning technologies for tuning HVAC devices. We show the simulation results to illustrate the behavioral relation of whole system and each control parameter while learning process.
For stereo lithography process, accuracy of prototypes is related to laser power, scan speed, scan width, scan pattern, layer thickness, resin characteristics and etc. An accurate prototype is obtained by using appropriate process parameters. In order to determine these parameters, the stereolithography (SLA) machine using neural network was developed and efficiency of the developed SLA machine was compared with that of the traditional SLA. Optimum values for scan speed, hatching spacing and layer thickness improved the surface roughness and build time for the developed SLA.
베어링은 각종 설비에서 활용하는 중요한 기계요소 중 하나이다. 설비고장의 상당수는 베어링의 결함이나 파손에 기인하고 있다. 따라서 베어링에 대한 온라인모니터링기술은 설비의 정지를 예방하고 손실을 줄이는 데 필수적이다. 본 논문은 진동신호를 이용하여 베어링의 상태를 예측하기 위한 온라인모니터링에 대해 연구한다. 프로파일로 주어지는 진동신호는 이산웨이블릿변환을 통해 분석되고, 분해수준별 웨이블릿계수로부터 얻은 통계적 특징 중 유의한 것을 선별하고자 분산분석 (ANOVA)을 이용한다. 선별된 특징벡터는 Support Vector Machine (SVM)의 입력이 되는 데, 본 논문에서는 다중클래스 분류문제를 다루기 위한 계층적 SVM 네트워크를 제안한다.
CBM (Condition-Based Maintenance) has increasingly drawn attention in industry because of its many benefits. CBM Problem Is characterized as a state-dependent scheduling model that demands simultaneous maintenance actions, each for an attribute that influences on machine condition. This problem is very hard to solve within conventional Markov decision process framework. In this paper, we present an intelligent machine maintenance scheduler, for which a new incremental decision tree learning method as evolutionary system identification model and shortest path problem as schedule generation model are developed. Although our approach does not guarantee an optimal scheduling policy in mathematical viewpoint, we verified through simulation based experiment that the intelligent scheduler is capable of providing good scheduling policy that can be used in practice.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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