學位論文
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Item 急動度觀測器之設計及其於運動控制系統之應用(2021) 徐珮瑜; Hsu, Pei Yu本研究目的為獲得急動度訊號，並應用於運動控制平台，以達到更良好的控制性能。本研究實驗所使用之加速規包括電容式和電荷式加速規，使用其量測加速度，再透過設計的觀測器，觀測得到急動度訊號，以提升運動控制系統的性能。本研究考慮的系統在運動時容易產生振動，其限制了控制目標的動態性能，本論文提出一結合加速度與位置之急動度觀測器，其中加速度訊號由電荷式與電容式加速規獲得，位置由光學尺感測。該觀測器藉由加速度及位置訊號獲得急動度訊號，並將其回授至控制系統，以降低系統的振動問題。本研究使用兩種不同的急動度觀測器進行比較研究，並改善系統之振動情形。本研究實驗平台為伺服馬達結合滾珠螺桿組成之線性平台，進行直線運動位置追蹤控制。採用 TI TMS320C6713 DSP 與 Xilinx 可程式閘陣列(FPGA)結合而成之控制器硬體核心，並以 C 語言與硬體描述語言(VHDL)作為控制器設計之發展工具。本研究使用電荷式及電容式加速規，以得到不同的加速度訊號，並且使用於急動度觀測器於平台，以比較不同加速度訊號與觀測器架構對控制性能的影響。由實驗結果可知，本研究提出的方法能提供較好的控制性能。Item 以加速度訊號輔助速度估測之性能評估(2011) 李宗恆; Chung-Heng LEE舉凡現今工業界常使用之控制機具與製程所需之機台等等，皆會應用到控制技巧。然而許多控制法則必須得知受控體之速度，所以如何獲得一個品質佳且精準的速度訊號是一個重要的課題。本論文對速度估測進行細部分析探討，提出動態補償速度估測器(Dynamically Compensated Velocity Observer, DCVO)，並與多種速度估測器做比較。DCVO乃利用加速度訊號搭配動態補償器，以估測速度；由理論證實，其不但不會受到位置直流偏移量影響，而且對於常見的加速度訊號之直流偏移量不敏感。實驗設備使用精密線型平台系統進行速度估測及定位控制，採用美國德州儀器公司(Texas Instruments, TI) 所生產之TMS320C6713 DSP搭配具FPGA之擴充子板為實驗平台。 在開迴路速度估測實驗中，由實驗結果可知本文所提出之DCVO較其他估測法有良好的結果，且不會因加速規直流偏壓影響其估測值。而在定位控制方面，使用積分型可變結構控制(Integral Variable Structure Control, IVSC)，並分別由ITM及DCVO兩種速度估測器估測出速度回授於控制器中，由實驗結果可得知本文所提出之DCVO 能有較佳的定位精度。此外，利用加速規量測得之訊號，搭配系統狀態方程式，求得系統干擾量並加以補償，能大幅降低干擾對系統之影響。Item 運用多尺度熵與迭代高斯濾波器於人體平衡狀態分析之研究(2012) 蔡昇嘉; Tsai, Sheng Chia近年來在醫學領域與大腦研究方面，有相當多關於人體平衡分析的文獻，也發展出各種的不同的技術與方法，但主要的量測方法取決於檢測儀器與感測器，像是測力板或加速規。所以在本文中提出一個有效的分析方法，可從人體晃動的狀況來分析不同平衡狀態的差異。分析的方法主要包含三個步驟：首先會透過三軸加速規來量測人體晃動的加速度訊號，接著再使用迭代高斯濾波器來濾除訊號的雜訊部分，此濾波器不會有相位誤差且較能分離出相異的訊號。之後再使用多尺度熵來量化濾波後的訊號，此方法較常用於訊號複雜度的分析。從實驗數據來看，我們認為多尺度熵的曲線可比較出各種不同狀態的差異，當人體處於較不平衡的狀況時，多尺度熵的曲線也會隨著降低。在實驗設計方面則分為兩個部分，首先是找出視覺對人體平衡的影響，例如張開雙眼與閉上雙眼；接著是針對人體在大腦思考時是否會對平衡造成影響，例如數學運算與英文閱讀。最後由實驗結果可獲得兩點結論：(1)當人體喪失視覺的時候會使平衡感降低；(2)人體思考的時候會占用大腦的資源，進而降低其平衡能力。另外由這些實驗的結果顯示本文所提出的分析方法，在人體平衡量測方面的效果相當顯著也具有可行性。Item 以加速規為基礎之人體姿態穩定量測系統(2014) 林倪鋒本研究是以三軸加速規為基礎開發出低成本且高效能的「人體姿態穩定量測系統」，本系統包括個人電腦、微處理機與三個三軸加速規，三個加速規分別放置於受試者腰部，大腿和小腿的位置，微處理機能將類比加速度訊號轉換為數位訊號，接著將數位訊號依通訊協定編碼為數位資料並且透過RS232通訊介面傳回個人電腦，量測系統之取樣頻率達655Hz。 比對以下三種不同的實驗方法：(1)觀看靜態影像時的身體晃動；(2)觀看暈眩動態影像時的身體晃動；(3)進行數學運算時的身體晃動。 量測訊號的分析程序主要分為五個部份：(1)以一維小波去噪的方式濾除白雜訊；(2)使用零相位巴特沃斯低通濾波器濾除60Hz電力線干擾與50Hz以上的高頻干擾；(3)使用零相位巴特沃斯高通濾波器濾除2Hz以下的低頻干擾；(4)使用多變量多尺度熵分析濾波訊號(MMSE)；(5)將尺度1至尺度10計算出的MMSE加總得到多變量多尺度熵指標(MMEI)。 本實驗總共有30位20至26歲的健康受試者參與，經過MMEIs計算後的結果顯示出在比對觀看靜態影像與進行數學運算時的實驗結果有顯著差異，且進行數學運算時的MMEIs計算結果小於觀看靜態影像結果，本研究顯示出本系統可評估身體潛在的平衡與姿態穩定能力。 關鍵字：身體晃動、加速規、零相位、多變量多尺度熵指標