A cone-shaped active magnetic healing spindle system for high speed internal grinding with built-in motor that has 7.5kW power and maximum rotational speed of 50,000 rpm is designed and built. Using cone-shaped AMB(Active Magnetic Bearing) system, the axial rotor dick and magnets of conventional 5-axis actuating design can be eliminated. so this concept of design provides a simple magnetic bearing system. In this paper, the cone-shaped electromagnets are designed by magnetic circuit theory, and a de-coupled direct feedback PID controller is applied to control the coupled magnetic bearings. The designed crone-shaped AMB spindle system is built and constructed with a digital control system, which has TMS320C6702 DSP, 16 bit AD/DA, switching power amplifier and gap sensors. As the AMB system provides high damping ratio eliminating overshoot and resonance speed, this spindle runs up to 40,000 rpm stably with about 5${\mu}{\textrm}{m}$ of runout.
In this paper ZMP was considered in order to get a walking stability, so the gait in the stable domain was realized through putting the stability margin in the sole domain of a foot. It is assumed that the robot's legs have 12 joints to operate a open-loop drive and there was no external disturbance under walking phases, additionally, the robot is walking on the flat plane. It was observed that the robot's walking trajectory, locus of COM and ZMP after imposing the motion to each joint. For realizing the simulation considering ZMP and movement of mass center, it was checked if it is stable for the constraint robot model to walk in stability and the feasibility was estimated about its dynamic gait. Eventually it was shown that a constraint gait algorithm is able to realize. To verify the proper walking process, ZMP(Zero Moment Point) theory is applied and the simulation has been done by ADAMS.
This paper represent the variable structure adaptive mode control technique which is new approach to implement the robust control of industrial robot manipulator with external disturbances and parameter uncertainties. Sliding mode control is a well-known technique for robust control of uncertain nonlinear systems. The robustness of sliding model controllers can be shown in contiuous time, but digital implementation may not preserve robustness properties because the sampling process limits the existence of a true sliding mode. the sampling process often forces the trajectory to oscillate in the neighborhood of the sliding surface. Adaptive control technique is particularly well-suited to robot manipulators where dynamic model is highly complex and may contain unknown parameters. Adaptive control algorithm is designed by using the principle of the model reference adaptive control method based upon the hyperstability theory. The proposed control scheme has a simple sturcture is computationally fast and does not require knowledge of the complex dynamic model or the parameter values of the manipulator or the payload. Simulation results show that the proposed method not only improves the performance of the system but also reduces the chattering problem of sliding mode control, Consequently, it is expected that the new adaptive sliding mode control algorithm will be suited for various practical applications of industrial robot control system.
정적 shuffle-exchange 네트워크는 여러 응용 알고리듬에 적용되고 현재 많이 사용되는 다중 단계 네트워크에 비해 적은 하드웨어를 사용하는 등 많은 장점이 있으나 아직까지 어떤 병렬처리 컴퓨터에도 채택된 없었다. 그 이유 중에 하나는 결함 내성 기능이 없었기 때문이다. 본 논문에서는 다중 결함 포용 정적 shuffle-exchange network를 소개한다. 본 논문에서 제시되는 결함 포용 정적shuffle-exchange 네트워크는 k 결함을 제어하기 위해서 최소 2k의 추가 처리 요소들과 각 처리 요소들은 최대 4k의 추가 shuffle 링크를 필요로 한다. k 결함 내성을 가진 정적 shuffle-exchange 네트워크를 m개의 동일한 모듈로 분리하여 네트워크의 신뢰성을 증가시키는 것을 보였다.
Currently, different kinds of diagnosis and inspection technologies are applied to prevent the internal mechanical transformation of transformers. For example, examination of internal Partial Discharge of transformer, analysis of transformer oil gas, and measurement Frequency Response Analyzer(FRA) are used to diagnose defect. Especially, diagnosis technique through Frequency Response Analyzer(FRA) has been used and developed from 1960, when it was first introduced, till now to become an important tool to examine presence of defect and to prove quality of machines for the most electric machine producers electric power company in the world. However, diagnosis through FRA is still in introduction level in Korea and the application method for FRA is not established yet. For that reason, study about the application of domestic electric installation according to the FRA is needed. It is expected that the study play an important part in the prevention of defect due to the internal transformation of transformer by introducing measurement theory, providing measurement method, and analyzing application cases.
This paper presents a new scheme of neural network controller to improve the robustuous of robot manipulator using digital signal processors. Digital signal processors, DSPs, are micro-processors that are particularly developed for fast numerical computations involving sums and products of variables. Digital version of most advanced control algorithms can be defined as sums and products of measured variables, thus it can be programmed and executed through DSPs. In addition, DSPs are as fast in computation as most 32-bit micro-processors and yet at a fraction of their prices. These features make DSPs a viable computational tool in digital implementation of sophisticated controllers. During past decade it was proposed the well-established theorys for the adaptive control of linear systems, but there exists relatively little general theory for the adaptive control of nonlinear systems. Perforating of the proposed controller is illustrated. This paper describes a new approach to the design of adaptive controller and implementation of real-time control for assembling robotic manipulator using digital signal processor. Digital signal processors used in implementing real time adaptive control algorithm are TMS320C50 series made in TI'Co..
In order to meet the requirement for higher thickness accuracy in tandem cold rolling processes, it is strongly necessary to have good performance in control units. To meet this requirement, this paper suggested an output regulating control system with a roll-eccentricity estimator for each rolling stand of tandem cold mills. Considering entry thickness variation and roll eccentricity simultaneously as the major disturbances, a synthesis of multivariable control systems was presented based on H$\infty$ control theory, which could reflect the knowledge of input direction and spectrum of disturbance signals on design. Then, to effectively reject roll eccentricity, a weight function having some poles on the imaginary axis was introduced. This lead to a non-standard H$\infty$ control problem, and the design procedures for solving this problem were analytically presented. The effectiveness of the proposed control method was evaluated through computer simulations and compared to that of the conventional linear quardratic control and feedforward control methods for roll eccentricity.
This paper suggests a computational modeling to reflect static/dynamic characteristics of LM bearings. A theoretical study for modeling LM bearings is elucidated by using the Hertz contact theory, the Lagrange's equation of motion, normal mode analysis and a calculation of equivalent moment center. The complex geometry of LM bearings is replaced by a simplified model with eight springs only. The suggested model reflects static and dynamic characteristics of LM bearings without any consideration for the shape of the bed or stages on the LM bearings. The modal experimental results are compared to the simulation results with the suggested computational modeling. The difference between the experiments and simulation is calculated less than 8%.
본 연구는 실내 정찰 임무에 적합한 동축반전형 MAV 개발하는 것을 목표로 하였다. 현재 개발된 유사기종의 제품을 참조하여 초기사이징을 실시하고 BEMT기법을 이용하여 로터성능을 해석하였다. 또한 로터성능을 측정할 수 있는 실험장비를 구성하였다. 시제기의 진동발생 및 비행 불안정 문제는 NC머신을 이용해 부품을 정밀제작하고 스테빌라이져, 시소형태의 로터를 도입하여 해결하였다. 본 연구를 통하여 영상장비를 장착하고 비행가능한 기체를 제작하는데 성공하였으나, 향후 성능향상을 위한 별도의 로터설계가 필요한 것으로 보인다.
Previous works for detecting arrhythmia have mostly used nonlinear method such as artificial neural network, fuzzy theory, support vector machine to increase classification accuracy. Most methods require higher computational cost and larger processing time. Therefore it is necessary to design efficient algorithm that classifies PVC(premature ventricular contraction) and decreases computational cost by accurately detecting minimal feature point based on only R peak through optimal R wave. We propose an optimal R wave detection and PVC classification method through extracting minimal feature point in IoT environment. For this purpose, we detected R wave through optimal threshold value and extracted RR interval and R peak pattern from noise-free ECG signal through the preprocessing method. Also, we classified PVC in realtime through RR interval and R peak pattern. The performance of R wave detection and PVC classification is evaluated by using record of MIT-BIH arrhythmia database. The achieved scores indicate the average of 99.758% in R wave detection and the rate of 93.94% in PVC classification.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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