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汽機數位電子液壓控制系統(DEHC)研究及事故分析-以某電廠預防性維護教育訓練為例

為了解決crv環景設定的問題，作者王俊棋 這樣論述：

汽機作為發電廠中的主要動力設備之一，在機組起動、運轉及停機期間都扮演著重要角色。異常情況下之汽機運轉會對整廠的輔助機械設備及附屬裝置產生不良影響，嚴重時的事故亦可能使機組瞬間卸載(Load Reject)，甚至是跳機(Turbine Trip)，除了無法穩定發電，亦會降低用戶端的供電品質，造成系統頻率過低；因此一套完整縝密、精確的主汽機數位電子液壓控制系統(DEHC)對於電廠運轉安全是相當重要的。本研究主要是探討DEHC系統功能與主要控制邏輯，如速度控制、負載控制和超速跳脫試驗等，以及在機組起動(Start up)期間，主汽機自動及手動細部的操作流程，詳列說明各階段起動順序控制之允許及禁止條

件，基於1st Shell InnerMetal Temp溫度區間，決定機組冷機、暖機、熱機及再熱機四種起動模式，並藉由Mismatch Chart的判讀，決定機組不同起動模式之升速率、熱浸(Heat Soak)時間、升載率等重要設定，期能透過精確的運轉參數以降低汽機組件之熱應力(Thermal Stress)的變化，並探討試運轉期間所發生的事故，研擬肇因分析及改善以提昇主汽機運轉之可靠度。

基於像素特性內插超解析度方法應用於視訊監控影像

為了解決crv環景設定的問題，作者陳帝宏 這樣論述：

近年來科技的發展與進步，促使視訊監控設備的普及並被廣泛地使用，當需要針對視訊監控影像中細部特定範圍的影像進行分析時，此時使用者所感興趣的特定物件(例如：肇事逃逸的車牌號碼、盜竊行為的人臉特徵等等)，其影像在監控畫面下常常是模糊不清的帶有雜訊的極低解析度影像。為了使得監控系統更加完善，讓後續能夠串接上各種影像處理的分析與電腦視覺的應用，例如：光學字元辨識、人臉識別、物件分類等，這些皆需要有清晰的高解析度影像作為輸入，以利於萃取出影像的各種特徵，進而分析與應用。為了讓監控系統能夠獲得清晰高解析度的輸入影像，可以分別透過軟硬體層面來達成，但硬體方面除了建置成本提高以外，其改善方法還有諸多限制，因此

透過軟體影像處理技術、超解析度方法來改善影像解析度問題的相關研究便油然而生。本論文完成了一個針對視訊監控人臉影像的超解析度方法，從眾多帶有模糊與雜訊干擾的極低解析度人臉影像中，篩選出品質較優良且相似的影像，並提出了一套基於像素特性的超解析度演算法，改善極低解析度影像的雜訊干擾問題，並且除了直線邊緣外特別針對尖角部分加以處理，也將原始Richardson Lucy Blind Deconvolution影像復原方法加以限制與改良，使得影像多次疊代後不易有水波紋等大幅破壞影像品質的狀況產生。實驗結果顯示，本論文提出的方法與傳統的內插法(Nearest Neighbor、Bilinear、Bicub

ic)以及兩種Learning Based超解析度演算法(SRCNN、FSRCNN)相比，以客觀的影像品質評估標準分析，本論文所提出的方法皆獲得較優的表現。