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這兩本書分別來自台科大 和台科大所出版 。
明新科技大學 電機工程系碩士班 蘇信銘所指導 陳仕軒的 改良型無刷直流馬達無感測驅動器研製 （2021），提出無刷關鍵因素是什麼，來自於無刷直流馬達、無感測驅動、相位超前補償、磁滯式轉態銜接。
而第二篇論文國立雲林科技大學 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），提出因為有 PMSM、機器學習、轉子溫度、迴歸分析的重點而找出了 無刷的解答。
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新一代 科大四技電機與電子群電工機械與實習升學跨越講義含解析本 - 最新版(第二版) - 附MOSME行動學習一點通：詳解.診斷.評量.影音
為了解決無刷 的問題，作者高偉 這樣論述：
1. 重點掃描：快速簡潔條列或圖表化本章重點所在，詳細說明電路原理或實習相關知識技能。 2. 理論（實習）攻略：先以「精選範例」學習，之後再配合「同步練習」實際演練熟悉該小節的內容。 3. 立即練習：根據重點立即練習，加強熟練以加深印象，打好基礎。 4. 綜合模擬測驗：分為「基本模擬演練」與「進階模擬演練」，循序漸進擴大練習試題的層面，看多＋練習多，融入生活題，統測時自然得心應手。 5. 歷屆統測試題：試題收集完整，分類歸納徹底，複習曾經考過的試題，因為每年試題雷同的機會還不少。 6. 歷屆試題答對率與難易度：自107 年度起，測驗中心公告每一選擇題的考生答對率，並
依據答對率來判別難易度（答對率小於40% 表示困難，大於等於40%、小於70% 表示中等，大於等於70% 表示容易）。 7. 火紅素養題型：精準分析素養題型結構，掌握「測驗主題」與「核心素養」，面對跨域素養題型也能游刃有餘！ 8. MOSME 行動學習一點通：搭配書籍內容使用，掃描章首QR code 可連接到本書線上相關內容：詳解、影音、診斷、評量等功能，隨時測驗複習不間斷。
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不管是剛踏入職場年輕朋友
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對於這個的行業是否真的了解呢?
這次
DonDon跟拍梁師傅一整天
讓大家真實了解這個行業的工作內容
以及背後辛苦的地方~
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本集工具包含：
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改良型無刷直流馬達無感測驅動器研製
為了解決無刷 的問題，作者陳仕軒 這樣論述：
本論文主要是研製一改良型無刷直流馬達無感測驅動器，本驅動器主要應用在車用無刷直流馬達風扇控制，輸入電壓範圍是10伏特~20伏特。本實驗控制核心是瑞薩電子公司RL78/F14數位訊號處理器R5F10PGG，用來實現無感測之馬達定位、啟動、驅動及保護等功能。為使無感測驅動器能達到可靠的啟動，在馬達開迴路啟動前藉判斷輸入電壓，給予所需的啟動參數。由實驗結果發現，模擬的霍爾訊號與原始霍爾訊號有角度誤差，因此使用軟體程式對落後訊號做相位超前補償。為使驅動波形在轉態時更加穩定，在相位未超前驅動波形轉態為相位超前驅動波形時，加入磁滯轉態銜接策略。最後針對馬達在驅動時若受到擾動，在軟體中設計保護判斷，經實驗
驗證能有效防止擾動造成的故障。
新一代 科大四技電機與電子群電工機械升學寶典 - 最新版(第二版) - 附MOSME行動學習一點通：詳解．診斷．評量
為了解決無刷 的問題，作者黃銘,陳文彥 這樣論述：
一、本書依據民國一○七年教育部發布之十二年國民基本教育課程綱要技術型高級中等學校群科課程綱要—電機與電子群「電工機械」編撰而成。 二、本書提供「考前衝刺」，濃縮教材精華，集合重要定義、性質、公式。 三、每章內容依序為「重點整理」、「精選範例」、「綜合模擬測驗」、「歷屆試題精選」、「火紅素養題」等五個部分。 1. 重點整理：將各章節重要觀念及公式有系統的整理，以條列或圖表化本章重點所在，詳細說明各章相關知識，讀者可立即鞏固重點知識。 2. 精選範例：在重點整理之後，立即安排範例與練習，有效提升學習能力。 3. 綜合模擬測驗：按節編排，演練熟悉
該小節內容，方便檢視自我學習成效。 4. 歷屆試題精選：本書將近十年的統測試題分章置於各章末，閱讀全章後，可自我測試，加強熟練曾經考過的試題，增加考試信心。自107年度起，測驗中心公告每一選擇題的考生答對率，並依據答對率來判別難易度（小於40%表示困難，大於等於40%、小於70%表示中等，大於等於70%表示容易）。 5. 火紅素養題：新課綱強調素養導向，本書於章末編有火紅素養題供練習，使讀者提前熟悉未來考題趨勢，輕鬆面對統測素養題型！ 【MOSME行動學習一點通功能】 使用「MOSME 行動學習一點通」，登入會員與書籍密碼後，可線上閱讀、自我練習，增強記憶力，反覆測驗提升
應考戰鬥力，即學即測即評，強化試題熟練度。 1.詳解：至MOSME行動學習一點通（www.mosme.net）搜尋本書相關字（書號、書名、作者），登入會員與書籍密碼後，即可使用解析本內容。 2.診斷：可反覆線上練習書籍裡所有題目，強化題目熟練度。 3.評量：多元線上評量方式（歷屆試題、名師分享試題與影音）。
應用機器學習於永磁同步馬達轉子溫度預測之研究
為了解決無刷 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。