學位論文
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Item 雙軸機械手臂之適應性神經網路滑動模式控制(2013) 鄭百恩; Pei-En Cheng本研究之目的是針對機械手臂之循軌控制提出適應性神經網路滑動模式控制方法。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指定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神經網路補償器將系統的不確定性及外部干擾予以補償，以實現指定的理想動態。 系統控制架構中之滑動模式干擾估測器用於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，以提升系統的強健性能。相對於適應性神經網路控制器透過自訂的適應性法則，將未知干擾建模於神經網路規則庫；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，可進一步改善滑動模式干擾估測器補償的相位落後問題。 本文實驗平台方面，採用美國德州儀器公司(Texas Instruments Incorporated, TI)所生產之TMS320C6713 DSP搭配具FPGA之自製擴充子板為控制器核心。在FPGA方面，以硬體描述語言(VHDL)撰寫Encoder, ADC與DAC等週邊界面程式；在控制法則實現上，利用TI所提供的Code Composer Studio (CCS)發展環境，以C/C++撰寫控制器程式並下載到DSP上執行。藉由本實驗室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。Item 鐵心永磁同步線性伺服馬達應用於雙軸高精密伺服平臺之運動控制器設計及效能分析(2013) 楊東諺; Tung-Yen Yang本研究之主要目的為開發一套雙軸式高精密運動控制平臺。所使用之致動器為鐵芯式永磁同步伺服線性馬達。在雙軸同動之前，先對單軸進行磁推力及馬達系統的數學模型建模，而後利用數學模型進行控制器設計。在本研究中，首先設計控制器為步階迴歸滑模控制器(BSMC)、而後利用Lyapunov穩定理論，完成適應性步階迴歸滑模控制器(ABSMC)，另外為了提高系統精度，分別導入兩種不同補償方式(1)加入一維小腦模型類神經控制器(1DCMAC) (2)加入干擾估測器(Disturbance Obsever)。 雙軸同步線性馬達在精密控制上面臨三大干擾分別為漣波效應(Ripple effect)、摩擦力(Friction)及雙軸間的同動耦合(Coupling)問題。因此在控制器的設計上，需要考量環境因素及干擾之補償，並藉由非線性控制理論、Lyapunov穩定理論，完成非線性控制器設計，以提高系統精密控制效能。 在精密運動平臺的應用上，不外乎精密定位及動態軌跡追蹤。本論文將著重探討在精密動態控制下的效能分析，即使環境中具有干擾存在，整體系統響應仍然保持著精密控制效果。 本研究所使用的永磁鐵芯式同步線性伺服馬達，為上銀公司(HIWIN)所生產，產品型號分別為LMS27(X軸)、LMS13(Y軸)，其最大行程皆為200mm。光學尺為Renishaw公司之產品，產品型號為RGH22Y，其解析度為0.1μm。人機介面採用美商儀器公司(National Instrument)產品LabVIEW 2010 Professional Development System進行控制器程式撰寫及開發。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。Item 積分型干擾觀測器於週期性干擾補償之設計與實現(2018) 張上豪; Chang, Shang-Hao本文使用干擾估來提升伺服馬達旋轉位置的精度，其針對重覆運動所產生的週期性干擾進行估測，並補償至控制系統中達到訓練機械精準地完成動作。為了驗證控制器的功效性，本文使用伺服馬達裝載四連桿機構產生非線性的干擾，四連桿機構在運行時會通過死點，對系統帶來極大的干擾，不易即時地達到準確的估測。 本研究是在干擾估測器中加入反覆學習機制，來改善對於週期性干擾的估測能力，利用週期性干擾訊號每隔固定的時間就會重覆的特性，使得反覆學習機制可以漸進地逼近未知的訊號。相較傳統的方式，本研究的干擾觀測器針對於週期性干擾有更好的估測能力，當伺服馬達負載快速的變化時，干擾估測能力的提升可以提高位置控制的精準。 在實驗平台方面，使用三菱無刷伺服馬達，並使用美國德州儀器(Texas Instruments, TI)公司生產TMS320C6713 DSP開發板進行數位訊號處理，搭配具備FPGA、ADC、DAC等的擴充子板。在FPGA方面，利用VHDL硬體描述語言實現數位電路，進行訊號擷取；而在控制法則實現上，透過TI提供的Code Composer Studio (CCS)發展環境，以C/C++撰寫控制器程式並下載到DSP上執行，進行非線性平台的定速控制實驗。由實驗結果顯示，本研究提出之方法能有效地估測系中週期性干擾。