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이인수(In-Soo Lee),이종현(Jong-Hyun Lee),조태현(Tae-Hyun Cho),정명환(Myung-hwan Jeong),태원섭(Won-Sub Tae),김연수(Yeon-Soo Kim),김윤수(Yoon-Soo Kim),나경진(Kyung-Jin Na),하수영(Soo-Young Ha) 대한전자공학회 2018 대한전자공학회 학술대회 Vol.2018 No.6
본 논문에서는 다층 신경회로망과 검사장치 데이터를 이용한 로봇 용접건의 노후화 모니터링 시스템을 제안하였다. 제안한 방법에서는 검사장치로부터 획득한 데이터를 사용하였으며, 이들을 각 다층신경회로망 모듈의 입력 값으로 하여 로봇 용접건의 진단을 수행하였다. 실제 데이터를 이용한 시물레이션을 통해서 제안한 고장진단 시스템의 성능을 확인하였다. In this paper, we propose a fault diagnosis system for state monitoring of the robotic welding gun using MNN(multilayer neural network) and inspection equipment data set. In this method the inspection equipment data were manipulated and used them for diagnosis of robotic welding gun via MNN modules . We carried out the computer simulation with real data to confirm the suitability of the proposed fault diagnosis system.
이승수,하수영,전기준,Lee, Seung-Soo,Ha, Soo-Young,Jeon, Gi-Joon 대한전자공학회 1998 電子工學會論文誌, S Vol.s35 No.9
CNC 가공에 있어서 가공정밀도와 생산성을 동시에 향상시킬 수 있는 기술의 개발이 필수적이다. 이러한 고정밀 고속가공을 위하여 이 논문에서는 신경망을 이용한 이송속도 신경망 적응제어 기법을 제안한다. 이 제어기는 신경망을 이용한 모사기와 이 신경망의 인버젼 알고리듬을 통한 반복학습 제어기로 구성된다. 신경망 모사기는 CNC 시스템의 비선형성과 불확실성으로 인한 이송속도와 윤곽오차 사이의 비선형 특성을 모사하고, 신경망 인버젼 방법과 목적 함수의 정의를 통해 반복학습 제어기법으로 허용 오차 내에서 최적의 이송속도를 실시간으로 구해 냄으로써 가공 성능을 향상시킨다.제안한 방법은 원, 코너, 인볼루트 윤곽 가공의 모의 실험을 통하여 성공적으로 평가되었다. Finding a technique to achieve high machining precision and high productivity is an important issue for CNC machining. One of the solutions to meet better performance of machining is feedrate control. In this paper we present an adaptive feedrate neuro-control method for high precision and high speed machining. The adaptive neuro-control architecture consists of a neural network identifier(NNI) and an iterative learning control algorithm with inversion of the NNI. The NNI is an identifier for the nonlinear characteristics of feedrate and contour error, which is utilized in iterative learning for adaptive feedrate control with specified contour error tolerance. The proposed neuro-control method has been successfully evaluated for machining circular, corner and involute contours by computer simulations.
ART2 신경회로망을 이용한 로봇 용접건의 노후화 모니터링 시스템 개발
이인수(In-Soo Lee),정명환(Myung-hwan Jeong),김근홍(Kun-Hong Kim),하수영(Soo-Young Ha) 한국정보기술학회 2016 Proceedings of KIIT Conference Vol.2016 No.6
본 논문에서는 ART2 신경회로망과 검사장치 데이터를 이용한 로봇 용접건의 노후화 모니터링 시스템을 제안하였다. 제안한 방법에서는 검사장치로부터 획득한 데이터를 사용하였으며, 이들을 각 ART2 신경회로망 모듈의 입력 값으로 하여 로봇 용접건의 진단을 수행하였다. 시물레이션을 통해서 제안한 모니터링 시스템의 성능을 확인하였다. In this paper, we propose an aging monitoring system for robotic welding gun using ART2 NN(adaptive resonance theory 2 neural network) with uneven vigilance parameters and .inspection equipment data. In this method the inspection equipment data were manipulated and used them for diagnosis of robotic welding gun via ART2 NN modules . We carried out the computer simulation to confirm the suitability of the proposed monitoring system.