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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    基於交互式粒子群演算法之階層式模糊控制應用於V2H電能管理系統
    (2024) 陳啟承; Chen, Chi-Cheng
    隨著全球能源轉型的加速,微電網作為一種靈活性高的小型分散式電力系統,其在促進能源效率與穩定電力供應的潛力正逐步被發掘。本研究為發展一套具備電動車雙向充放電應用的家庭微電網系統,並著重於考量外在環境影響如溫度或雨量所產生的車輛運行能耗與微電網當前電力狀態之電能管理控制策略,旨在提出一種高效率與可持續性的電能管理系統(Energy Management System, EMS)控制架構,以支持電動車和微電網之間的能量協調。本研究中所建立的微電網系統包含電動車系統、太陽能發電系統、儲能系統、市電與家庭負載,並搭配多種控制策略包含本研究提出之階層式交互式粒子群模糊控制,針對不同的情境能更適應性的實現電能管理的效果,藉以達到最佳化用電之目標。本研究以Matlab/Simulink軟體實現,實驗平台包含直流-直流轉換器、三相變流器、Y-Y三相變壓器、電子負載、可程控電源供應器、搭載鋰電池模組之儲能系統與PC控制器,透過PC控制器進行實虛功率控制以及電能管理控制。觀察非夏季實驗結果,在用電量方面相較於階層式模糊基本規則庫控制策略,階層式粒子群模糊控制策略可改善5.5%;階層式交互式粒子群模糊控制策略可改善11.2%,從而驗證本研究提出之階層式交互式粒子群模糊控制策略能有效應用於微電網電能管理系統。
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    H-inf.-observer-based adaptive fuzzy-neural control for a class of uncertain nonlinear systems
    (1999-10-15) Y.-G. Leu; W.-Y. Wang; T.-T. Lee
    This paper presents a method for designing an H∞-observer-based adaptive fuzzy-neural output feedback control law with on-line tuning of fuzzy-neural weighting factors for a class of uncertain nonlinear systems based on the H∞ control technique and the strictly positive real Lyapunov (SPR-Lyapunov) design approach. The H∞-observer-based output feedback control law guarantees that all signals involved are bounded and provides the modeling error (and the external bounded disturbance) attenuation with H∞ performance, obtained by a Riccati-Like equation. Besides, the H∞-observer-based output feedback control law doesn't require the assumptions of the total system states available for measurement and the uncertain system nonlinearities only restricted to the system output. Finally, an example is simulated in order to confirm the effectiveness and applicability of the proposed methods
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    Observer-based adaptive fuzzy-neural control for unknown nonlinear dynamical systems
    (IEEE Systems, Man, and Cybernetics Society, 1999-10-01) Y.-G. Leu; T.-T. Lee; W.-Y. Wang
    In this paper, an observer-based adaptive fuzzy-neural controller for a class of unknown nonlinear dynamical systems is developed. The observer-based output feedback control law and update law to tune on-line the weighting factors of the adaptive fuzzy-neural controller are derived. The total states of the nonlinear system are not assumed to be available for measurement. Also, the unknown nonlinearities of the nonlinear dynamical systems are not restricted to the system output only. The overall adaptive scheme guarantees that all signals involved are bounded. Simulation results demonstrate the applicability of the proposed method in order to achieve desired performance