電機工程學系

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歷史沿革

本系成立宗旨在整合電子、電機、資訊、控制等多學門之工程技術,以培養跨領域具系統整合能力之電機電子科技人才為目標,同時配合產業界需求、支援國家重點科技發展,以「系統晶片」、「多媒體與通訊」、與「智慧型控制與機器人」等三大領域為核心發展方向,期望藉由學術創新引領產業發展,全力培養能直接投入電機電子產業之高級技術人才,厚植本國科技產業之競爭實力。

本系肇始於民國92年籌設之「應用電子科技研究所」,經一年籌劃,於民國93年8月正式成立,開始招收碩士班研究生,以培養具備理論、實務能力之高階電機電子科技人才為目標。民國96年8月「應用電子科技學系」成立,招收學士班學生,同時間,系所合一為「應用電子科技學系」。民國103年8月更名為「電機工程學系」,民國107年電機工程學系博士班成立,完備從大學部到博士班之學制規模,進一步擴展與深化本系的教學與研究能量。

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    結合BMF模糊類神經網路與實數基因演算於系統鑑別上的應用
    (2002-03-16) 李宜勳; 王偉彥
    本文提出使用實數型基因演算法,找出最佳模糊類神經網路的權重值及BMF(Bspline membership function)控制點的方法。使用傳統模糊類神經網路透過梯度下降法學習,在學習過程中可能會產生落入區域極值的現象,在本文中使用BMP模糊類神經網路,藉著B-spline函數區間調整的特性,使系統作細微的調整。我們隨機建立初始的模糊評估法則,藉由循序搜尋單參數交配的實數基因演算法作為學習法則,並且由建立完整的自動學習機構來學習。我們使用實數基因演算法來解決二進制基因演算法在演化過程中,編碼解碼所造成複雜的運算。最後我們將它應用在離線調整,得到不錯的結果。
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    System identification using a coefficient learning mechanism via a hopfield neural network
    (2005-06-05) 王偉彥; 許旭邦; 蘇順豐; 李宜勳
    本論文,針對非線性離散時間系統利用霍普菲爾類神經網路(HNN)作為係數學習的機制,在高斯基底函數的集合中藉由此學習機制獲得其最佳的係數,並且在取樣步幅(Sampled step size)趨進近於零的情況下利用學習的模型可以完全近似離散化的霍普菲爾學習模型。本篇論文的主要貢獻在於推導出離散型霍普菲爾學習模型的收歛性條件,最後以模擬的結果來說明本論文所提出之方法的有效性。
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    結合路面估測及滑差控制之防鎖死煞車系統
    (2005-01-01) 李宜勳; 王偉彥; 許旭邦; 蘇順豐
    良好的煞車性能,需要具備有較短的煞車距離與良好的方向操控性兩個條件。為了在未知路面中達到此目的,在本論文中對於未知的路面狀況,我們藉由動態摩擦力模型(LuGre Model)所設計的路面估測器,來估測車子在煞車期間所行經的路面狀況。在非線性控制器設計方面,我們採用對系統之不確定性具有強健特性的滑動模式控制器,並且加入變動性之邊界層來減少顫抖現象。我們的控制策略是利用防鎖死煞車系統控制器,控制車輛的滑差追蹤由路面估測器所估測到的不同路面的滑差率。由模擬結果驗證對於路面估測器結合所設計出來的防鎖死煞車控制器對於未知的路面具有不錯的估測能力,而且控制器也具有不錯的追蹤能力 。
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    基於類滑動控制器之未知路面防鎖死煞車系統
    (2005-10-01) 李宜勳; 王偉彥; 許旭邦; 蘇順豐
    良好的煞車性能,要具備有較短的煞車距離與良好的方向操控性兩個條件。在本論文中對於未知的路面狀況,我們藉由描述輪胎與地面間摩擦行為所推導的動態摩擦力模型(LuGre Model)所設計的路面估測器,來估測車子在煞車期間所行經的路面狀況。在非線性控制器設計方面,我們結合模糊邏輯理論與滑動模式理論的方法,稱之為類滑動模糊控制器。此外,為了減低對於滑動模式所引起的顫抖現象,我們利用模糊規則庫的死區部分以滑動模式控制來自我調整死區參數。我們的控制策略是利用防鎖死煞車系統控制器,控制車輛的滑差追蹤由路面估測器所估測到之不同路面的滑差率。由模擬結果驗證對於路面估測器結合所設計出來的防鎖死煞車控制器對於未知的路面具有不錯的估測能力,而且控制器也具有不錯的追蹤能力。
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    全天候深度影像辨識之履帶自走
    (2012-06-17) 方乃弘; 曾建凱; 李宜勳; 王偉彥