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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.2
- 수록면
- 107 - 112 (6page)
- DOI
- 10.7782/JKSR.2022.25.2.107
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Recently, various technologies such as automated guided vehicles, artificial intelligence, and the Internet of things are being applied to smart factories. In this paper, a hybrid-type magnetic levitational conveyor system is dealt with for a dust-free and highly-clean process. The in-track type magnetic levitation system with superconducting hybrid electromagnetic suspension has advantages of rapidly controlling the current and transferring sensitive materials to electromagnetic elements. The proposed control method has two parts, a prediction model based on deep learning and an optimizer to minimize the system performance. The effectiveness of the proposed method is demonstrated by applying it to a MagLev conveyor system.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Fundamental Analysis of MagLev System
3. Proposed Control Method
4. Simulation
5. Conclusion
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
C.H. Kim (2019) Robust Air-Gap Control of Superconducting-Hybrid MagLev Intelligent Conveyor System in Smart Factory, IEEE Transactions on Magnetics, 55(6), pp. 1-5.
C.H. Kim (2017) Robust Control of Magnetic Levitation Systems Considering Disturbance Force by LSM Propulsion Systems, IEEE Transactions on Magnetics, 53(11), pp. 1-5.
D. Soloway, P.J. Haley (1996) Neural Generalized Predictive Control, Proceedings of the 1996 IEEE International Symposium on Intelligent Control, Dearborn, Michigan, pp. 277-281.
R. Abduljabbar, H. Dia, S. Liyanage, S. Bagloee (2019) Applications of Artificial Intelligence in Transport: An overview, Sustainability, 11(1), p. 189.
M. Niestadt, A. Debyser, D. Scordamaglia, M. Pape (2019) Artificial Intelligence in Transport, Briefing Report, European Parliamentary Research Service.
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R. Abduljabbar, H. Dia, S. Liyanage, S. Bagloee (2019) Applications of Artificial Intelligence in Transport: An overview, Sustainability, 11(1), p. 189.
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