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國立雲林科技大學 工業工程與管理系 駱景堯所指導 儲玉瑄的 應用機器學習於永磁同步馬達轉子溫度預測之研究 （2021），提出伺服馬達步進馬達精度關鍵因素是什麼，來自於PMSM、機器學習、轉子溫度、迴歸分析。
而第二篇論文國立彰化師範大學 工業教育與技術學系 賴元隆所指導 范祐傑的 高速簇絨CNC之整機控制系統建置 （2021），提出因為有 CNC、高速簇絨、客製化地毯、啟發式、基因演算法的重點而找出了 伺服馬達步進馬達精度的解答。
最後網站請問伺服馬達的最小步進距離則補充：馬達 的定位精度取決於馬達本體所裝置的編碼器，以現今市面上可買到的已經達到一圈20bit解析度,也就是說一圈360°可以做1048576分割，而工具機上的直線運動通常是經由螺桿 ...
小型馬達技術
為了解決伺服馬達步進馬達精度 的問題，作者廖福奕 這樣論述：
本書靈活掌握材料特性及不斷提高的電力轉換技術，使小型馬達更進一步往多樣化、高性能化及高效率化發展。內容含：永久磁石馬達、感應馬達、驅動方法以及馬達模擬分析、伺服技術與應用事例等，適合家電製品、汽車、資訊機器等行業從事小型馬達相關工程技術人員研讀。
應用機器學習於永磁同步馬達轉子溫度預測之研究
為了解決伺服馬達步進馬達精度 的問題，作者儲玉瑄 這樣論述：
工業4.0自動化產業興盛，電動車產業為現代主要趨勢，則多數廠商配置永磁同步馬達（PMSM）作為汽車的核心驅動系統，當驅動馬達時會因轉子溫度變化而影響系統效能，如何有效控制溫度變化，實現馬達高效率控制策略，確保PMSM於安全運作與最大使用率的狀態，可降低內部零組件的壽命耗損和提升整體運轉效率。 本研究使用Kaggle提供的PMSM溫度資料集的轉子溫度作為主要探討，因此欲透過傳統迴歸分析與機器學習方法之模型對轉子溫度進行預測，分別使用貝氏嶺迴歸、隨機森林、XGBoost及LightGBM模型，並將上述各預測方法比較之各模型績效。經由各預測方法比較之各模型績效後，得知最佳預測模型為XGBoo
st模型，以利未來將本研究提供於電動車產業配置PMSM的研發與技術，能施以預測性維護馬達溫度狀態，進而防止關鍵性設備故障與停機。
高速簇絨CNC之整機控制系統建置
為了解決伺服馬達步進馬達精度 的問題，作者范祐傑 這樣論述：
高速簇絨CNC為一種新型態加工機，以針盤模組與刀座模組的耦合關係，搭配XY平面高速運動實現簇絨加工。有別於傳統地毯大量生產模式，本系統利用單針式高速簇絨，以滿足高客製化與生產效率的市場需求。與傳統多針式地毯機相比，具有紗線空間配置需求小、製程變動與整配簡易、客製化程度高等優勢。電腦數值控制(CNC)是工業上常見的控制模式，而高速簇絨CNC為一種新型態機台，本研究將針對此機台的加工需求與運動特性，利用國產控制器建構開發一控制系統，並以機電整合技術自主為根基，本研究特別對機台的工作平面精度、伺服響應校正穩定度等進行優化，未來在伺服系統穩定的基礎上配合物聯網、大數據與感測元件，可以朝智慧製造的
方向發展。 高客製化為本加工模式的重要優勢，有別於人工簇絨的品質不穩，本模式可以使用各式圖案製成具均勻毛長高度的紗線墊。而由客製圖像轉為簇絨加工路徑具有三個階段，分別為高彩解析度降階、路徑規劃及NC碼生成。在路徑規劃方面，對於複雜路徑的排列組合屬於NP-Hard問題，找出最佳路徑將耗費大量時間，造成巨量成本負擔。因此本文針對此問題，導入啟發式基因演算法(GA)。最終加工四件地毯，驗證本機的客製性及效率。