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國立虎尾科技大學 機械與電腦輔助工程系碩士班 張文陽所指導 許貴聞的 基於虛實整合之機械手臂遠端路徑規劃系統開發 （2020），提出引擎腳校正關鍵因素是什麼，來自於虛實整合、邊緣提取、機械手臂、路徑規劃。
而第二篇論文國立臺北科技大學 電機工程系 宋國明、林子喬所指導 林澤凱的 具有多層類神經控制與模糊磁滯控制之直接轉矩控制系統晶片設計與實現 （2020），提出因為有 感應電動機、直接轉矩控制、模糊磁滯控制、類神經控制法則、硬體描述語言、特定應用積體電路的重點而找出了 引擎腳校正的解答。
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不動產投資與市場分析：理論與實務
為了解決引擎腳校正 的問題，作者王健安 這樣論述：
如果不動產投資與一般的投資學討論，在基本觀念並沒有重大的差異，那麼任買一本「投資分析」（Investment Analysis）的書，將內文中股票、債券等金融商品的字眼，直接替換成「不動產」不就可以了？本書架構在以「（價值 VS. 價格的）評價」為各種不動產投資決策核心的概念下，書標的「分析」著重在「組成不動產市場結構的價量」與其影響因素等資訊的解讀。 本書特色 1. 清楚的理論架構：透過每章的樹狀結構圖，以及各標題（與關鍵字）的指引，呼應每章結束的「重點彙整與學習地圖的提醒」。 2. 理論與實務的密切結合：具體展現在下列三個設計： 一、對各篇共同寫作結
構的設定目標之一，提供相關課題的最新發展趨勢。 二、納入「翻轉教學」的新興觀念，以相關（政府或財經新聞）網站的發布資訊為印證理論的基礎。 三、將課後作業「親自動手做」分為兩類，PART I 為相關職涯的考試，並提供歷屆命題趨勢的提醒與對應策略的建議；PART II 則提供相關數據的基本敘述統計分析與趨勢繪圖的解讀，並搭配實務新聞與理論研究等驗證，以作為更深度的思考訓練。
基於虛實整合之機械手臂遠端路徑規劃系統開發
為了解決引擎腳校正 的問題，作者許貴聞 這樣論述：
機械手臂於自動化場域中扮演著極其重要的角色，常被運用在物件搬運或焊接作業上，其路徑規劃方式通常採用手動逐點規劃，逐點規劃為藉由移動機械手臂至目標位置並將其紀錄於手臂系統中，以此來完成移動路徑建置，此方式對於簡單的路徑是相對快速，但對於複雜的曲線路徑時，則需耗費大量的時間來校點才能完成路徑規劃。除此之外，於各大場域中也常有許多高風險之作業，如焊接、化學桶裝卸與帶有粉塵的加工環境等，常會有第一線工作人員因疏忽而發生意外。故本研究開發一套基於虛實整合之機械手臂遠端路徑規劃系統，其路徑規劃方式主要可分為自由路徑規劃與模型之邊緣路徑生成。自由路徑規劃為記錄每一時間點下機械手臂之位置與狀態，用於針對物件
搬運等複雜移動模式進行路徑紀錄與規劃；而模型之邊緣路徑生成則是使用基於Alpha Shape之邊緣節點排序演算法，找出模型邊緣節點並完成路徑規劃功能，本研究使用該功能來進行手臂的切削路徑之精度誤差實驗，由量測結果可得知，手臂工具末端之實際位置相對於目標位置的偏差量之最大與最小值分別為0.646mm與0.041mm，由於6軸機械手臂本身之誤差量很大，會受到馬達累積誤差與組裝誤差所影響，但是一般手臂搬運、焊接與噴塗等工作環境所要求的手臂定位精度不需太高，故此偏差量的結果尚在可接受的範圍之內。此外，本研究針對單閥值與雙閥值之邊緣節點排序演算法進行排序效率測試與可行性驗證，排序效率測試之實驗結果表明，
單閥值之邊緣節點排序效率會優於雙閥值，在邊緣節點為171個時，單閥值與雙閥值之邊緣節點排序演算法的搜索時間分別為0.238s與3.507s，兩種演算法於搜索時間上會有很大差異之主要原因在於搜索流程上的不同，雙閥值之邊緣搜索與單閥值之邊緣搜索相比，整體過程多出好幾道程序故計算時間會較費時；可行性驗證之測試結果表明，在非正規圖形中，單閥值無法找出複雜圖形之邊緣特徵，而雙閥值藉由最佳化閥值計算可自行找出邊緣節點間的最佳檢測閥值，並完成複雜邊緣之節點搜索與排序，由此可得知，單閥值搜索適用於簡單且有一定規律之圖形，而雙閥值則適用於具有複雜細部特徵之圖形。
dsPIC數位訊號控制器應用開發
為了解決引擎腳校正 的問題，作者曾百由 這樣論述：
本書以Microchip dsPIC33CK250MP505數位訊號控制器為學習的目標，藉由這個高階微控制器的各種功能介紹帶領讀者學習最新的微控制器核心設計、周邊功能運用技巧與應用程式開發範例。對於需要在專業領域或研究開發中使用高階微控制器的讀者將會是一個循序漸進的學習教材。 Microchip dsPIC33CK微控制器具備有完整的訊號感測、資料處理、命令輸出與通訊整合的設計，可以作為電能管理、馬達控制、訊號處理、系統控制等應用的核心處理器。更因為dsPIC33CK微控制器內建DSP數位訊號處理器引擎及特殊的硬體架構設計，使它除了具備一般數學演算能力之外，同時也
可以運用在向量運算、矩陣運算、快速傅立葉轉換演算法及濾波器運算等數學運算處理工作，可以獨立作為一個高階的機電整合控制系統核心處理器。 本書撰寫的內容配合範例練習的實驗電路板APP020+，利用實驗板上的外部硬體與dsPIC33CK微控制器的功能撰寫相關範例程式，作為介紹與訓練的輔助工具，讓讀者能夠按部就班地學習並實現各項功能，以獲得最大的效果。本書所介紹的各項dsPIC微控制器功能包括：數位輸出入埠、控制器的設定、液晶顯示器的驅動、計時器／計數器、中斷、類比訊號功能、輸出比較與馬達控制PWM、輸入捕捉、QEI四分編碼器介面，以及UART、SPI、I2C與CAN Bus等通訊功能。
具有多層類神經控制與模糊磁滯控制之直接轉矩控制系統晶片設計與實現
為了解決引擎腳校正 的問題，作者林澤凱 這樣論述：
摘要 iABSTRACT iii誌謝 v目錄 vi表目錄 x圖目錄 xi第一章 緒論 11.1 研究動機 11.2 研究方法 21.3 內容大綱 4第二章 直接轉矩控制系統 52.1 簡介 52.2 感應電動機原理 52.3 變頻器架構原理 62.4 感應電動機數學模型 92.5 電動機狀態方程式 162.6 定子磁通量計算 202.6.1 計算d-q軸磁通量 202.6.2 計算d-q軸合成磁通量 212.7 轉矩計算 212.8 磁通角度計算 222.8.1 回授速度計算 24第三章 模糊控制控制系統 253
.1 前言 253.2 模糊控制理論 253.3 模糊控制系統 283.3.1 模糊化 293.3.2 規則庫 293.3.3 模糊推論引擎 303.3.4 解模糊化 333.4 模糊磁滯控制器 333.4.1 定義輸入集輸出變數 333.4.2 模糊化與歸屬函數 343.4.3 模糊控制規則 353.4.4 模糊推論 353.4.5 解模糊化 383.5 模糊電壓向量切換表 38第四章 類神經理論控制系統 424.1 前言 424.2 類神經網路概要 424.3 類神經控制系統 434.3.1 處理單元 444.3.
2 層 444.3.3 層 464.3.4 網路 464.4 倒傳遞類神經網路 464.5 自適應濾波系統設計 514.5.1 自適應線性神經元概要 514.5.2 自適應線性神經元濾波 514.5.3 自適應線性神經元速度控制器 53第五章 直接轉矩控制系統實作 575.1 系統架構介紹 575.2 電壓估測計算 585.3 電流估測計算 605.4 電流ADC轉換 615.5 ds-qs磁通計算 635.6 合成磁通計算 645.7 轉矩計算 655.8 角度區間選擇 665.9 模糊磁滯控制器 675.10 電壓向
量切換表 685.11 編碼器速度回授 695.12 自適應線性神經元訊雜抑制器 705.13 倒傳遞類神經網路控制器 71第六章 晶片設計與驗證 736.1 前言 736.2 標準元件設計流程 736.3 合成電路 736.3.1 閘階層模擬(Gate-Level Simulation) 756.4 電路佈局與繞線 766.4.1 初步佈局(floorplan) 766.4.2 時序分析 776.4.3 繞線(routing) 786.5 製程電路驗證(DRC&LVS) 79第七章 結論與未來研究方向 817.1 結論 817.2
未來研究方向 82參考文獻 83表目錄表2.1象限對應區間表。 23表2.2區間選擇表。 23表3.1傳統集合與模糊集合比較圖。 26表3.2語意變數表示法。 30表3.3語句變數。 34表3.4FLC之控制規則表。 35表3.5FLC九條規則表。 41表3.6模糊電壓向量切換表。 41表4.1轉換函數。 45表5.1直接轉矩控制系統之狀態方程式。 59表5.2電壓偵測腳位說明。 60表5.3電流偵測腳位說明。 60表5.4ds-qs定子磁通計算腳位說明。 63表5.5合成磁通計算訊號腳位說明。 65表5.6轉矩計算接腳說明。 66表5.7角度區間接腳說明
。 66表5.8fuzzy腳位說明。 67表5.9模糊電壓向量切換表腳位說明。 69表5.10雜訊校正電路之訊號接腳說明。 70表5.11速度回授電路之訊號接腳說明。 70表5.12訓練類神經網路之訊號接腳說明。 71表5.13倒傳遞類神經網路控制器之訊號接腳說明。 72表6.1系統晶片的規格表。 80 圖目錄圖1.1具有類神經之電動機控制系統架構圖。 2圖1.2交流感應電動機控制系統的硬體開發架構圖。 3圖4.3單層感知機網路架構。 52圖4.4單層自適應線性神經元判定邊界。 52圖4.5抽頭延遲線架構。 53圖4.6自適應線性神2元架構。 53圖4.7自適應線性
神經元系統控制方塊圖。 54圖4.8類神經網路訓練架構。 55圖4.9本論文採用的自適應線性神經元架構。 55圖4.10自適應線性類神經元流程圖。 56圖2.1三相感應電動機旋轉磁場示意圖。 6圖2.2變頻器驅動感應電動機架構圖。 6圖2.3三相電壓控制變頻器驅動示意圖。 7圖2.4感應電動機旋轉磁場運轉示意圖。 8圖2.5電壓空間向量平面圖。 8圖2.6變頻器模組切換開關為(100)時的示意圖。 9圖2.7開關狀態為(100)時產生的旋轉磁場。 9圖2.8變頻器開關切換狀態與直流電壓(Vd)的關係圖。 16圖2.9靜止參考座標示意圖。 18圖2.10第一象限之合成磁
通示意圖。 23圖2.11速度回授信號處理架構圖。 24圖3.1模糊理論分類。 26圖3.2模糊集合示意圖。 27圖3.3模糊聯集示意圖。 27圖3.4模糊補集示意圖。 28圖3.5模糊控制系統架構圖。 28圖3.6歸屬函數。 29圖3.7μc1(z)推論說明圖。 31圖3.8μc2(z)推論說明圖。 32圖3.9μc3(z)推論說明圖。 32圖3.10μc4(z)推論說明圖。 32圖3.11模糊集合聯集。 32圖3.12中心平均值解模糊化法。 33圖3.13模糊控制器歸屬函數。 34圖3.14誤差量化模糊控制器方塊圖。 35圖3.15max-min合成運算。
36圖3.16當輸入(Et,ΔEt)=(0.8,-0.5)時之μP和μZ觸發過程。 36圖3.17當輸入(Et,ΔEt)=(0.8,-0.5)時之μP和μN觸發過程。 37圖3.18當輸入(Et,ΔEt)=(0.8,-0.5)時之μZ和μZ觸發過程。 37圖3.19當輸入(Et,ΔEt)=(0.8,-0.5)時之μZ和μN觸發過程。 38圖3.20變頻器切換狀態與合成磁通關係。 39圖3.21磁通與轉矩誤差歸屬函數。 40圖3.22三階磁滯控制器之架構圖。 40圖4.1人工神經元模型。 43圖4.2倒傳遞類神經網路架構。 47圖4.3單層感知機網路架構。 52圖4.4單層
自適應線性神經元判定邊界。 52圖4.5抽頭延遲線架構。 53圖4.6自適應線性神經元架構。 53圖4.7自適應線性神經元系統控制方塊圖。 54圖4.8類神經網路訓練架構。 55圖4.9本論文採用的自適應線性神經元架構。 55圖4.10自適應線性類神經元流程圖。 56圖5.1FPGA實現直接轉矩控制系統示意圖。 57圖5.2具有類神經網路與模糊電壓向量控制之直接轉矩控制系統架構圖。 58圖5.3階層式設計架構。 58圖5.4電壓偵測模擬結果。 60圖5.5電流偵測模擬結果。 61圖5.6MAX122接腳圖。 61圖5.7Bipolar Transfer Functio
n。 62圖5.8電流ADC轉換器。 63圖5.9ds-qs定子磁通計算模擬結果。 64圖5.10幻象樹演算法(Shadow Tree Algorithm)流程圖。 64圖5.11合成磁通模擬結果。 65圖5.12轉矩計算模擬結果。 66圖5.13角度區間選擇模擬結果。 67圖5.14fuzzy模擬結果。 68圖5.15模糊電壓向量切換表流程圖。 68圖5.16模糊電壓向量切換表模擬結果。 69圖5.17雜訊校正電路之模擬結果。 70圖5.18速度回授電路之模擬結果。 70圖5.19類神經訓練電路之模擬結果。 71圖5.20倒傳遞類神經量化流程圖。 72圖5.21倒
傳遞類神經網路控制器電路之模擬結果。 72圖6.1標準單元數位IC設計流程。 74圖6.2合成軟體功能。 74圖6.3控制晶片內部的電路圖。 74圖6.4電路合成示意圖：(a)最佳化前電路、(b)最佳化後電路。 75圖6.5邏輯閘階層(Gate-Level)模擬架構示意圖。 75圖6.6佈局繞線流程圖。 76圖6.7自動化佈局後的核心電路。 77圖6.8打線腳位佈局圖。 78圖6.9電路佈局驗證結果。 79圖6.10設計規格檢查確認結果。 80