科技與工程學院
Permanent URI for this communityhttp://rportal.lib.ntnu.edu.tw/handle/20.500.12235/5
沿革
科技與工程學院（原名為科技學院）於87學年度成立，其目標除致力於科技與工程教育師資培育外，亦積極培育與科技產業有關之工程及管理專業人才。學院成立之初在原有之工業教育學系、工業科技教育學系、圖文傳播學系等三系下，自91學年度增設「機電科技研究所」，該所於93學年度起設立學士班並更名為「機電科技學系」。本學院於93學年度亦增設「應用電子科技研究所」，並於96學年度合併工教系電機電子組成立「應用電子科技學系」。此外，「工業科技教育學系」於98學年度更名為「科技應用與人力資源發展學系」朝向培育科技產業之人力資源專才。之後，本院為配合本校轉型之規劃，增加學生於科技與工程產業職場的競爭，本院之「機電科技學系」與「應用電子科技學系」逐漸朝工程技術發展，兩系並於103學年度起分別更名為「機電工程學系」及「電機工程學系」。同年，本學院名稱亦由原「科技學院」更名為「科技與工程學院」。至此，本院發展之重點涵蓋教育（技職教育/科技教育/工程教育）、科技及工程等三大領域，並定位為以技術為本位之應用型學院。
107學年度，為配合本校轉型規劃，「光電科技研究所」由原隸屬於理學院改為隸屬本（科技與工程）學院，另增設2學程，分別為「車輛與能源工程學士學位學程」及「光電工程學士學位學程」。
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Item 設計與實現差動型輪型移動機器人之機器人控制系統(2023) 鍾秉剛; Jhong, Bing-Gang本論文改良機器人控制系統中的演算法，主題涵蓋機器人的運動規劃、定位與控制器設計，藉此提升控制系統的運作效率。在運動規劃領域，我們探討或提出對雙向快速探索隨機樹（BRRT）演算法、A*演算法與hybrid A*演算法的改進措施，並且設計剪枝與平滑算法優化路徑品質，最後搭配梯形速度規劃完成運動規劃工作。在定位方面，在使用特徵地圖的場合採用拓展卡曼濾波器，而在網狀地圖使用改良式蒙地卡羅定位法。此改良式蒙地卡羅定位法由本論文提出，藉由重新設計演算法的權重分配與重新採樣的架構提升演算法的搜尋效率。而在控制器設計方面，我們提出了一種自適應控制器，旨在最小化機器人的預定狀態和當前狀態之間的追蹤誤差。透過我們的機器人控制系統，機器人可以順利地從目前位置導航到指定目標。該系統的性能透過模擬和實驗結果的結合得到證實。Item 應用自適應性類神經網路控制器於六軸機械手臂(2022) 吳孟謙; Wu, Meng-Chien本論文提出了一種基於神經網絡框架學習機制的六軸機械臂控制器設計。首先，我們從六軸機械臂的實際構造中得到訓練數據集。其次，神經網絡的訓練方法是基於自適應調整輸入層和隱藏層之間的權重值和誤差。第三，將訓練數據集作為神經網絡的輸入來訓練模型。最後，我們利用李雅普諾夫理論保證了六軸機械臂控制器設計的穩定性，並與PI控制器設計進行了比較。實現了六軸機械手臂動力學模型推導，以解決運動不穩定性問題。機械臂運動過程中時變不確定擾動引起的現象。詳細動力學模型是藉由Lagrange方程式所推導出來的，計算出六軸機械手臂動力學模型。透過動力學模型，進一步進行模擬驗證。控制器是以PD為基礎進行設計的，結合自適應徑向基函數神經網絡 (RBFNN)，經由隱藏層與輸出層之間的自適應調整，最終取得所需的輸出結果，再藉由Lyapunov 函數進行穩定性分析，證明整個系統的穩定性，最後實驗分析此控制器對六軸機械手臂的控制穩定性。Item 適應性倒階類神經濾波控制器與其在伺服馬達控制上之應用(2009) 楊建宏本論文針對一未知非線性控制系統，提出一個以輻狀基底函數(radial basis functions )類神經網路(neural networks)的適應性倒階(Backstepping)控制器。在適應性倒階控制器設計中，將使用輻狀基底函數類神經網路近似未知非線性函數。一般的倒階控制器設計過程中，必須要對虛擬控制輸入微分，因而導致輻狀基底函數類神經網路在近似過程中需要執行多次微分運算。因此，為了避免輻狀基底函數類神經網路在適應性倒階控制器設計中需多次微分，本論文使用濾波器取代微分運算，以減少計算複雜度。此外，藉由李亞普諾夫函數分析整體閉迴路系統的穩定度。 最後，本文利用數個電腦模擬範例和直流伺服馬達實驗來驗証所提出方法效能與應用性，其中直流伺服馬達實驗包括具有正負電壓輸出之切換式直流電壓轉換電路設計、電壓回授電路設計與脈波寬度調變(Pulse Width Modulation)控制器設計等。Item 遺傳演算模糊類神經與其在直流伺服馬達上之應用(2009) 林建佑; Jian-You Lin本文提出一個使用小型的遺傳演算法來調整模糊類神經網路的參數，並將其應用於函數近似與非線性系統之適應控制器設計。此小型的遺傳演算法應用於適應控制器設計，不需要事先離線學習的程序和複雜的數學運算。相較於傳統非線性系統的適應控制器，可有效減少適應控制器所需複雜的數學運算。在非線性系統之適應控制過程中，模糊類神經控制器的權重値是經由遺傳演算法來即時調整，以產生適當的控制輸入。為了即時評估閉迴路系統穩定的趨勢，本文從里亞布諾夫（Lyapunov）函數的穩定性分析推導過程中，提出一個能量適應函數於小型的遺傳最佳演算法中，藉此獲得較佳的閉迴路系統的穩定度。此外，由於小型的遺傳演算法可能在即時控制過程中使系統狀態進入不安全的區域。因此，加入安全控制器以限制閉迴路系統的狀態進入不安全的區域。 本文藉由電腦模擬結果驗證所提出方法的可行性與效能。最後，將此模糊類神經控制器應用在直流伺服馬達追蹤控制實驗。Item 簡化退火演算法基於模糊類神經網路控制器於非線性系統之控制(2009) 廖建豪; Jian-Hao Liao本文提出一個利用簡化的模擬退火演算法來調整模糊類神經網路的參數，並將其應用於函數近似與非線性系統之適應控制器設計。此簡化的模擬退火演算法應用於適應控制器設計，不需要事先離線學習的程序和複雜的數學運算。相較於傳統非線性系統的適應控制器，可有效減少適應控制器所需複雜的數學運算。在非線性系統之適應控制過程中，模糊類神經控制器的權重値是經由模擬退火演算法來即時調整，以產生適當的控制輸入。為了即時評估閉迴路系統穩定的趨勢，本文從Lyapunov函數的推導過程中，提出一個能量成本函數於簡化的模擬退火最佳演算法中，藉著獲得較佳的閉迴路系統的穩定度。此外，由於簡化模擬退火法，可能在即時控制過程中使系統狀態進入不安全的區域。因此，加入監督控制器以限制閉迴路系統的狀態進入不安全的區域。 本文藉由電腦模擬結果驗證所提出方法的可行性與效能。最後，將此模糊類神經控制器應用在直流伺服馬達追蹤控制實驗。Item 多重智慧控制器應用於機械手臂定位(2013) 許哲勝本論文的主要目的是設計一個六軸機械手臂，並且實現高精密且高穩定之六軸機械手臂。並且在硬體架構、機械手臂之空間三維座標、機械手臂各關節轉動角度與定位追跡的控制作介紹。在空間座標轉換中，本研究使用了D-H 座標系統來運算，並且求得機械手臂中各軸關節之轉換矩陣，再藉由順向運動學與逆向運動學的理論求得機械手臂之空間三維座標與機械手臂各關節轉動角度之轉換關係，並且再藉由設計控制器完成定位控制與追跡控制。 在控制器設計方面，本論文也設計一個多重人工智慧控制器去控制此六軸機械手臂。在控制的過程中，系統會有外界的干擾與不穩定因素，因此本研究所使用之適應性模糊類神經網路控制器會藉由理想輸出位置與機械手臂實際位置之誤差的回授來調整控制器的內部參數，藉由控制器自行調整其內部參數，則可達到高精密與高穩定度的控制法則。最後也提出李阿普諾函式(Lyapunov function)來證明此控制機械手臂系統之穩定性。Item 以小波基底函數為基礎的適應性倒階控制應用於具有驅動飽和限制之不確定系統(2010) 高暉翔; Hui-Hsiang Kao本篇論文提出三種非線性系統的控制方法。首先，在第二章先提出一個小波基底函數適應性倒階典型非線性系統的控制器。本文提出小波類神經自適應倒階控制器來控制未知的非線性系統。這個控制器結合小波基底函數與驅動飽和限制。接著，在第三章提出一個小波基底函數適應性倒階非典型非線性系統的控制器。本文中推薦在非典型非線性系統使用小波適應性倒階去控制。此控制方法結合適應性倒階控制器及小波基底函數，並以此方法近似未知的動態系統，小波基底函數擁有良好的近似性能，它較適合線上動態系統藉由調整內部的參數，以均值定理設計參數適應律來避免基底微分，且使用濾波器在控制輸入上減少基底微分計算量。最後，本篇論文提出結合小波適應性倒階與一階濾波器的設計概念來控制非典型非線性系統。而系統的穩定性以李亞普諾夫函數方程式分析說明，再以電腦舉例模擬論證本文所提出方法之控制性能與應用性。Item A performance approach to fuzzy control design for nonlinear systems(Elsevier, 1994-06-24) Yeh, Zong-MuThis paper presents a systematic methodology to the design of a decentralized fuzzy logic controller for large-scale nonlinear systems. A new method which is based on a performance index of sliding mode control is used to derive fuzzy rules and an adaptive algorithm is used to reduce the chattering phenomenon. The simulation results of a two-inverted pendulum system and a two-link manipulator demonstrate that the attractive features of the proposed approach include a smaller residual error and robustness against nonlinear interactions.Item Compact Ant Colony Optimization Algorithm Based Fuzzy Neural Network Backstepping Controller for MIMO Nonlinear Systems(2010-07-03) W.-Y. Wang; C.-K. Chen; Y.-G. Leu; C.-Y. ChenIn this paper, a compact ant colony algorithm used to tune parameters of fuzzy-neural networks is proposed for function approximation and adaptive control of nonlinear systems. In adaptive control procedure for nonlinear systems, weights of the fuzzy neural controller are online adjusted by the compact ant algorithm in order to generate appropriate control input. For the purpose of evaluating the stability of the closed-loop systems, an energy fitness function is used in the ant algorithm. Finally, a computer simulation example demonstrates the feasibility and effectiveness of the proposed method.Item Adaptive Nonlinear Parametric Neural Control of Nonaffine Nonlinear Systems(2010-07-03) Y.-G. Leu; W.-C. Leu; W.-Y. Wang; Z.-H. LeeBy using B-spline neural networks, an adaptive nonlinear parametric control scheme for nonlinear systems is proposed in this paper. The control scheme which is utilized to design the control input incorporates the adaptive control design technique with the mean-estimation B-spline neural networks. Compared with other neural networks, the B-spline neural networks possess output behavior the characteristic feature of locally controlling. Therefore, they are very suitable to online estimate system dynamics by tuning both control and knot points. The B-spline neural networks with a mean苟stimation technique are used in an attempt to avoid difficulty of differentiating B-spline basis functions. In addition, two robust controllers are used to compensate un modeling dynamics. Finally, an example is provided to demonstrate the feasibility of the proposed scheme, and a comparative study is given by computer simulation.