學位論文
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Item 四旋翼飛行器軌跡控制器的設計與實現(2024) 張佑駿; Chang, Yu-Jun本文使用串級模糊PID控制器來進行四旋翼飛行器完成循跡控制飛行任務，分析四旋翼飛行器的運動學，包括運動模型與運動方程式，在此基礎上，利用串級PID控制針對飛行器的角度與角速度進行姿態控制，後續增加模糊控制，利用模糊理論特性修改PID參數，使四旋翼飛行器在飛行時更穩定，最後利用感測器接收的訊號來判斷四旋翼飛行器的位置，以此達成更穩定的控制與軌跡追蹤，並使其能夠更精確地達到預定目標位置。最後進行實驗比較和分析，所提出的控制方法能有效實現對四旋翼飛行器的飛行控制與穩定性，並結合感測器使四旋翼飛行器完成循跡控制。Item 基於教與學最佳化策略之適應性混合模糊PID控制應用於音圈馬達運動平台(2024) 王彥涵; Wang, Yan-Han本論文目標為針對音圈馬達運動平台設計一適應性混合模糊比例-積分-微分控制策略，使該平台具備優異之定位精度與強健性能。首先說明音圈馬達運動平台的系統架構及運作原理，經由系統鑑別推導出馬達數學模型以及系統參數，將回授訊號達到或保持在理想值使系統變得更加準確且穩定。接著，以模糊理論設計一個模糊PID(Fuzzy Proportional–Integral–Derivative, FPID)控制器，透過動態調整控制增益的方式改善系統穩定度，進一步提升動態響應和強健性。之後，為了進一步提升系統的抗干擾能力，本研究設計一個基於教與學演算法最佳化模糊歸屬函數的適應性混和模糊控制器，讓控制器能夠隨著輸入誤差動態調整歸屬函數的區間，使模糊系統在相同誤差下能反應出更精確的歸屬度，解模糊化得到前饋控制力將進一步提高系統的穩定度並抑制外部干擾的影響。本論文以數位訊號處理器實現上述控制策略並比較兩種追蹤軌跡，最後由實驗結果得知最佳化模糊歸屬函數的適應性混和模糊控制器相比於傳統PID控制器的控制性能，加入雜訊的窗形軌跡平均誤差改善58.28 %，加入雜訊的花瓣形軌跡平均誤差改善66.32 %，且相比於FPID控制器加入雜訊的窗形軌跡平均誤差改善29.99 %，加入雜訊的花瓣形軌跡平均誤差改善45.13 %，證實控制器確實能有效進行音圈馬達定位控制，也使系統在具有干擾的環境下保持穩定性和強健性。Item 自製具手臂四輪移動平台之最佳路徑規劃與抓取(2022) 王偉權; Wang, Wei-Chuan本文自行設計具手臂的四輪移動平台，其中四輪移動平台的機械手臂擁有兩個自由度，可以垂直伸縮也可以水平伸縮，具有抓取物品功能。四輪移動平台本身可驅動前進、後退、左轉、右轉，因此四輪移動平台可以自由的移動，並且利用最佳路徑規劃到達指定地點。具手臂四輪移動平台，控制的核心是使用32位元的微控制器，將控制訊號傳至馬達驅動器來控制車輪與手臂的馬達。同時利用超音波感測器做為模糊控制的輸入並輸出相對應的目標轉速，使用霍爾感測器取得目前車子移動的狀態以及PIDNN (Proportional-Integral-Derivative Neural Network)控制器給予對應的控制訊號維持當前的速度。最佳路徑規劃是使用A-star演算法，實驗的場地會在各個轉彎處使用QR Code作為標記點，以利於四輪移動平台知道自己的位置並且執行對應的指令。最後，透過實驗驗證具手臂四輪移動平台能以最佳路徑移動至目標倉庫前執行抓取的任務。Item 第二型模糊控制之全域搜索之最佳化鋰電-超級電容混合電能管理系統(2022) 曹東曜; Tsao, Tung-Yao本論文基於鋰電-超級電容混合電力系統，發展出最佳化能量控制策略來分配混和電力系統之能量分配比，以達到最佳的能耗。底層的配置是透過三台直流-直流轉換器並聯而成的系統，以提高系統輸出效率。在實務上，因電路損耗、元件匹配及外部雜訊等因素，會導致附載分配不均，且降低系統轉換效率，甚至燒毀系統電路使其無法運作。因此良好的均流控制可以確保模組間輸出的電流相同，並提高系統可靠度。本篇論文提出一滑動模式控制均流架構，其控制方式簡單，對於非線性系統有良好的控制性能，且不易受到系統參數變異的影響，有著良好的強健性。上層的部分，本論文針對鋰電-超級電容混合電力系統提出了五種最佳化能量管理策略，因應不同的負載功率需求、超級電容殘電量與鋰電池電流大小計算出最佳的功率分配比，達到提升續航力以及減少能耗之目的。本論文發展基本規則庫控制、全域搜索演算法、模糊控制、第一型模糊全域搜索以及第二型模糊全域搜索。實驗結果表明，全域搜索演算法有著最佳的能耗表現，模糊控制對於抑制電流變化有著較佳的表現，而第一型模糊全域搜索與第二型模糊全域搜索則是在最佳能耗以及抑制電流變化中取得平衡。Item 應用於四輪移動機器人車的動態避障系統(2021) 郭勝斌; Kuo, Sheng-Pin本論文藉由整合四輪驅動車與機械手臂，完成一台移動機器人車。我們設計一結合了光流法與 SVM 分類器的移動行人影像運動偵測系統，以實現移動機器人的動態避障功能。此外，亦設計了一僅以單一影像輸入的影像伺服控制系統，用以精確的控制機械手臂完成夾取作業。最後，整合上述兩項功能，使移動機器人可以在複雜的工作環境中避障移動以完成夾取作業。移動機器人車的移動速度控制功能是由模糊控制器串聯比例、積分及微分控制器(Proportional-Integral-Derivative, PID)在微控制器中實現。應用於機械手臂的影像伺服控制系統利用單目測距，以單一組攝影機提供的影像輸入計算出目標物件的世界座標。將此資訊回傳至微控制器後，由微控制器計算並控制機械手臂移動至夾取物體的姿態。最後，移動機器人車透過整合實驗，驗證此機器人可以完成夾取指定物件，並在移動過程中對於行人進行避障的任務。Item 兩輪移動車模糊控制(2012) 汪志宇; Chih-Yu Wang本論文主要是研究與製作一個兩輪移動車。兩輪移動車之機構分成車身與兩輪部份，在兩輪的左、右各裝有一個DC直流馬達，帶動兩輪移動車。兩輪移動車之控制架構包括由單晶片82g516為控制核心、TLP250光耦合器和H-bridge組成之馬達驅動電路、由三軸加速度計組成之電路測得角度類比信號以及馬達編碼器上之脈波信號所組成之感測電路。 本論文包含模擬和實驗。模擬方面包含：模糊控制器、LQR控制器和PID控制器之三種控制方法來模擬兩輪移動車之平衡控制器；實驗方面包含：PID控制器定速控制實驗、PID控制器的左右兩輪同步實驗、模糊控制器平衡實驗來驗證所製作兩輪移動車之性能。Item 基於Kinect感測器之智慧型履帶機械人 於未知坡道環境行走設計(2012) 方乃弘; Nai-Hong Fang為了使履帶機械人在未知環境中可以有效克服特殊的地形，本論文提出利用Kinect感測器為基礎之履帶機械人的控制方法，其中控制模式包括尋找模式、對準模式、近距離模式及爬坡模式。目前大部份智慧型機器人在未知環境中尋找目標物或辨識物體需靠CCD去辨識，然而在顏色複雜環境下會導致辨識效果大幅度降底，本論文利用Kinect感測器抓取出目標物的深度資訊來進行物體辨識，利用深度影像灰階圖去辨識目標物，可改善傳統CCD在影像辨識上的光線影響，並且可引進新穎的深度辨識概念。傳統機械人在不同控制模式間的轉換都以階段式為主，階段式的控制方法若在某個模式中發生問題，則在後面的模式將無法執行，所以在本論文中引進了第二類區間式模糊系統設計(interval type-2 fuzzy fusion)來平行整合不同控制模式，第二類區間式模糊系統會即時進行調整每項控制模式的權重值，調整權重後，各項控制模式會按照權重要性決策輸出。最後在本論文中，我們利用在未知環境中搜尋斜坡並完成爬坡的實驗來驗證本論文的行為模式和智慧型機器人的效能。Item 兩輪滑板車物體追隨控制之設計與實現(2016) 李冠東; Lee, Kuan-Tung本論文主要研究目的為兩輪自平衡滑板車物體追隨控制之設計與實現。兩輪自平衡滑板車之主要架構為馬達、驅動器、感測器與控制器；感測器部分包含一個三軸加速度計、陀螺儀及雷射測距儀。因兩輪自平衡滑板車具有高度非線性與時變之特性，故本論文利用混合多種控制器來完成兩輪滑板車之物體追隨控制，其中混合的控制器包括比例積分微分控制器(Proportional-Integral-Derivative controller, PID)及模糊控制器(Fuzzy Controller) 。最後，藉由電腦模擬與實驗結果來驗證整個系統的性能。