學位論文
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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 雙軸機械手臂之適應性模糊滑動模式控制(2011) 鄭景文; Ching-Wen Cheng本研究之目的是針對機械手臂之循軌控制提出適應性模糊滑動模式控制。於系統模型部份已知的情況下，運用極點配置法來設計標稱控制器給予機械手臂之理想動態，並透過滑動模式干擾估測器及適應性模糊補償器將系統的不確定性及外部干擾予以補償。 利用滑動模式干擾估測器來提昇整體控制架構之初始性能，並對於未知的干擾給予快速有效的補償，以提升控制架構的強健性能。適應性模糊補償器透過自訂適應性法則，將控制系統中的未知干擾建模於模糊規則庫；當建模完成便可依據系統之狀態，查得目前的系統干擾，以達到即時的干擾補償，因此可進一步改善滑動模式干擾估測器補償的相位落後問題。 本文實驗平台之架構上，採用美國德州儀器公司(Texas Instruments, TI)所生產之TMS320C6713 DSP搭配具FPGA之自製擴充子板為實驗平台。在FPGA方面，以硬體描述語言(VHDL)撰寫Encoder, A/D與D/A等週邊界面程式；在控制器實現上，利用TI所提供的Code Composer Studio (CCS)環境下以C/C++撰寫控制器程式並下載到DSP上執行。經由自製的雙軸機器手臂實驗平台進行追圓軌跡控制，結果顯示能有效提升循軌的表現及降低循軌誤差。