Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.22
no.6
s.171
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pp.90-97
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2005
Magnetic flywheel system utilizes a magnetic bearing, which is able to support the shaft without mechanical contacts, and also it is able to control rotational vibration. Magnetic flywheel system is composed of position sensors, a digital controller, actuating amplifiers, an electromagnet and a flywheel. This work applies the neuro-fuzzy control algorithm to control the vibration of a magnetic flywheel system. It proposes the design skill of an optimal controller when the system has structured uncertainty and unstructured uncertainty, i.e. it has a difficulty in extracting the exact mathematical model. Inhibitory action of vibration was verified at the specified rotating speed. Unbalance response, a serious problem in rotating machinery, is improved by using a magnetic bearing with neuro-fuzzy algorithm.
Purpose: Marketing networks are essential for firms to gain new information and resources, yet their effect on innovation performance under uncertainty remains unclear. This study aims to elucidate the effects of technological and demand variability on the innovation performance of first-tier suppliers, considering different levels of structural holes. It particularly explores how structural holes moderate the relationship between uncertain factors and innovation performance. Research design, data and methodology: To assess the hypotheses, a survey was conducted with the first-tier suppliers. The survey targeted internal networks and the relationships between manufacturers, suppliers, and subsuppliers. Structural equation modeling was employed to validate the hypotheses using measures from previous research. Results: The findings indicate that the impact of technological uncertainty and demand variability on innovation performance varies based on the extent of structural holes in the network. Conclusions: This study provides both theoretical and practical insights for distribution channels, highlighting the competitive advantage of interfirm networks in uncertain conditions. However, the focus on the engineering industry may limit the generalizability of the findings. Future research should explore a broader range of industries to improve result applicability.
A robust and efficient dynamic control algorithm for the position control of robotic manipulators is proposed. This algorithm consists of an open loop control and a closed loop control. The former may have a larger sampling time than the latter. The robustness and efficiency of this algorithm is demonstrated by the simulation about position control of a three-link manipulator with payload and parameter uncertainty.
We introduce Adaptive Fuzzy Impedance Controller for position and force control when robot contact with environment. Because Robot and environment was always effected by nonlinear conditions, it need to deal with parameter’s uncertainty. For solving this problem, it induced Fuzzy System in Impedance Control so fuzzy system is impedance’s stiffness gain. We apply adaptive fuzzy impedance controller in One-Link Robot System, it shows the good performance on desired position control and force control about contacting with arbitrarily environment.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2000.12a
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pp.221-224
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2000
We consider one of robust controller, fuzzy-sliding mode controller dealing with model uncertainty, simplified representation of nonlinear system, changed parameters of plant. We propose fuzzy-sliding mode algorithm which provides control input that has system states approaching the choosed sliding surface. This fuzzy controller has a rule base to get initial states converged on sliding surface. This algorithm Is applied to a transfer function of DC motor to be modeled simply and do position control of DC motor due to system parameters. We compare fuzzy-sliding mode controller to both sliding mode controller and fuzzy controller to identify roust control.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.10
no.3
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pp.198-206
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2009
This paper presents the reduction of the positional uncertainty of an ultrasonic sensor ring with overlapped beam pattern for the efficient obstacle detection of a mobile robot. Basically, it is assumed that a relatively small number of inexpensive low directivity ultrasonic sensors are installed at regular spacings along the side of a circular mobile robot with their beams overlapped. First, for both single and double obstacles, we show that the positional uncertainty inherent to an ultrasonic sensor can be reduced using the overlapped beam pattern, and also quantify the relative improvement in positional uncertainty. Second, given measured distance data from one or two ultrasonic sensors, we devise the geometric method to determine the position of an obstacle with respect to the center of a mobile robot. Third, we examine and compare existing ultrasonic sensor models, including Gaussian distribution, parabolic distribution, uniform distribution, and impulse, and then build the sensor model of overlapped ultrasonic sensors, adequate for obstacle detection in terms of positional uncertainty and computational requirement. Finally, through experiments using our prototype ultrasonic sensor ring, the validity of overlapped beam pattern for reduced positional uncertainty and efficient obstacle detection is demonstrated.
Analyzing functions with small values of the product of position and frequency uncertainties have many advantages in image processing and data compression. Until now, this values has been computed based on the uncertainty principle, but the computed frequency uncertainty is not practical the human visual filters which have on-zero peak response frequencies. A new metric for the frequency uncertainty is used to calculate a deviation about the frequency which has maximum response. The joint effective widths for various functions are derived. As the result of analysis, the joint uncertainty for many functions converges to 0.5 as the joint parameter increases. Furthermore. Gabor cosine function shows an excellent performance among the mentioned functions.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.19
no.6
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pp.1371-1381
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1995
A novel hybrid control scheme to actively control the endpoint position of a very flexible single-link manipulator is proposed. The control scheme consists of a motor mounted at the beam hub and a piezofilm actuator bonded to the surface of the flexible link. The control torque of the motor to produce a desired motion is firstly determined by employing the sliding mode control theory on the equation of motion of the rigid link having the same mass as that of the proposed flexible link. The torque is then applied to the flexible manipulator in order to activate the commanded motion. During the motion, undesirable oscillation is actively suppressed by applying a feedback control voltage to the piezofilm actuator. Consequently, the imposed desired position is accomplished. In order to demonstrate high control performances accrued from the proposed method, computer simulations are undertaken by treating both regulating and tracking control problems.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.63
no.9
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pp.1245-1247
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2014
This paper presents a robust position tracking controller for motor-driven flexible joint manipulators using only the motor angle measurement. The control problem is not easy because the link position is hard to estimate in the presence of parameter uncertainties. The proposed controller consists of a feedback linearization controller (FLC) and two proportional-integral observers (PIOs) that estimate both system states including the link position and an equivalent disturbance for compensating the parameter uncertainties. Comparative computer simulations are conducted to demonstrate the effectiveness of the proposed control algorithm.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.8
no.5
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pp.39-44
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1998
Determining the absolute location of a mobile robot is essential in the navigation of a mobile robot.
In this paper, a method to determine the position of a mobile robot through the visual image of a landrnark
using neural networks is proposed. In determining the position of a mobile robot on the world
coordinate, there is a position error because of uncertainty in pixels, incorrect camera calibration and
lens distortion. To reduce the errors, a method using a BPNN(Back Propagation Neural Network) is proposed.
The experimental results are presented to illustrate the superiority of the proposed method when
comparing with the conventional methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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