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為了解決機械軸的問題，作者黎長安 這樣論述：

根據測量信號的旋轉機械軸承故障的準確診斷仍然是一個引起廣泛關注的主要問題。目前，越來越多基於機器學習或深度學習理論的智慧故障診斷模型已被開發。這些模型預期能減少對人工的依賴，並增強診斷模型的自動故障檢測。構建智慧故障診斷模型有兩種方法：基於機器學習方法和基於深度學習方法。然而，這兩種方法的有效性仍是一個需要考慮的問題。因此，本研究提出了基於這兩種方法的模型應用於檢測旋轉機械的軸承故障。第一種方法是基於機器學習的智慧軸承故障診斷模型（intelligent bearing fault diagnosis model based on machine learning, IBFDM based

on ML）。此模型包括三個主要部分：特徵提取、特徵選取和特徵分類。旋轉機械的測量信號通過包絡線分析和希爾伯特-黃轉換技術處理以提取潛在特徵。通過基於特徵權重的群體初始化策略、新的群體更新機制以及群體篩選和替換過程對二進制粒子群最佳化進行了增強，創建了一種新的有效特徵選取方法，可提高分類精度並減少數據大小。最優特徵子集分別提供給人工神經網路以及支撐向量機作為最終識別任務。第二種方法是基於深度學習的智慧軸承故障診斷模型（intelligent bearing fault diagnosis model based on deep learning, IBFDM based on DL）。此模型有

兩個主要部分：第一部分是根據每個信號幀的持久性光譜構建圖像數據集。具有殘差網路（residual network, ResNet）結構的卷積類神經網路（convolutional neural network, CNN）被設計用於基於輸入數據的分類是第二部分。持久性光譜是從原始信號的包絡線中提取的。然後，基於短時傅立葉變換構建持久性光譜圖像，呈現出傳統頻譜分析方法未曾給出的每個信號的頻率、振幅和能量隨時間變化的新關係。具有 ResNet 結構的改進 CNN 允許從較低層到較高層直接連接特徵圖，以從包絡信號的持久性光譜圖像中探索判別特徵。這有助於利用低級層中的粒度特徵，這些特徵在傳統 CNN 中

前饋通過相鄰層時可能會遺失。因此，所提出的軸承故障診斷模型的性能在電流信號和振動信號的不同測試平台上得到驗證。模型的效率在軸承電流數據集上實現超過96%的辨識率，在軸承振動數據集上實現超過99%的辨識率。此外，IBFDM based on ML中的新特徵選取方法根據七個基準數據集進行評估，顯示出與其他同級競爭者相當的性能。此外，與其他類型的二維圖像（頻譜圖和尺度圖）和其他最先進的診斷模型相比，IBFDM based on DL的性能更佳。綜上所述，所提出的兩種模型在自動識別旋轉機械健康狀態領域具有很高的可行性。

為了解決機械軸的問題，作者馮仁余（主編） 這樣論述：

為了解決機械軸的問題，作者高瑋澤 這樣論述：

本文旨在研製徑向無軸承之永磁式同步電動機及其控制系統。藉由控制無軸承電動機中的交流磁軸承繞組電流以產生電磁力將轉軸控制於氣隙中心，使得電機的轉子不需使用機械軸承即可固定於旋轉軸心，適合用於定子與轉子須完全隔離無任何機械接觸的場合。無軸承永磁式電動機採用定子12槽、轉子8極的結構，線圈採單齒直繞，電動機驅動繞組及磁軸承繞組的線圈分別獨立以降低對彼此的干擾。其次，無軸承電動機的旋轉控制採用轉速及電流閉迴路控制策略控制流經電動機驅動繞組的電流，以控制轉軸產生的電磁轉矩及轉速。再者，無軸承電動機的磁軸承採用間隙控制策略，控制流經磁軸承繞組的電流，以控制無軸承電動機的轉子軸心在氣隙中的位置，使得轉子無

論於靜止或者旋轉的狀態下，其軸心皆保持於定子的圓心位置。無軸承永磁電動機需回授轉子磁場角位置以完成磁場導向控制。採用解角器並配合解角數位轉換器以取得精確的轉子磁場角位置。間隙感測使用渦電流式間隙感測裝置，偵測徑向X軸及Y軸的位置。轉軸的位置閉迴路控制以電流閉迴路為基礎，並於外環採用比例-積分-微分控制器，有效控制轉軸間隙偏移的加速度，使轉軸在旋轉時更加穩定。無軸承永磁式同步電動機的磁路分析採用有限元素法分析軟體JMAG完成之，所設計的無軸承永磁式同步電動機其氣隙長度為8 mm、導線的額定電流為10 A。透過分析不同的轉子偏移與電流相位，驗證其實作的可行性。並提出電流的補償的策略以降低不同轉子角

位置的徑向力漣波。當轉子位於原點且磁軸承繞組的d軸電流為10A時，加入補償前後的X軸力量漣波因數由14.74 %降低為2.84%，Y軸的力量漣波因數由7.34 %降低為2.63%，顯示在磁路分析的理想條件下，力量漣波因數的改善十分明顯。實體制作已完成無軸承永磁式同步電動機及驅動系統，並建立量測平台以進行實體測試。在驅動系統方面，數位控制器採用德州儀器(TI)公司所生產數位訊號處理器(TMS320F28075)，並以C語言完成無軸承電動機的旋轉及磁軸承的控制策略。驅動器的功率級使用兩組三相三臂式全橋換流器，分別驅動電動機驅動繞組及磁軸承繞組。所研發之無軸承永磁式電動機在旋轉控制方面轉速可達480

rpm，電磁功率可達140 W。徑向的間隙控制的實測方面，轉子軸心外加的偏移重量為98 N時， X、Y軸最大間隙穩態誤差值低於 0.13 mm，此誤差量可滿足高氣隙的無軸承泵浦的應用需求。