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國立臺灣科技大學 電機工程系 張宏展所指導 李建旻的 應用MATLAB/Simulink產生太陽光電陣列故障分類器之訓練資料及其驗證 （2021），提出inverter中文關鍵因素是什麼，來自於太陽光電系統、訓練資料產生、故障分類器、卷積神經網路。
而第二篇論文國立臺灣科技大學 電子工程系 魏榮宗所指導 王宇的 微型電網三相三缐逆變器智慧型控制設計 （2021），提出因為有 微型電網、智慧逆變器、全域滑動模式控制、反步控制、非因果問題、LCL濾波器、自我調整模糊類神經網路、功率解耦、虛擬同步電機的重點而找出了 inverter中文的解答。
最後網站CONVERTER和INVERTER的差別 - Keep Rock - 痞客邦則補充：Converter 和Inverter 其實都是將某種能量的形式轉換成另一種的轉換器. 一般而言, DC/DC converter 是一種將直流電源轉換成另一種直流電源的轉換器, (昇壓..降壓.
半導體元件物理與製程：理論與實務(四版)
為了解決inverter中文 的問題，作者劉傳璽,陳進來 這樣論述：
以深入淺出的方式，系統性地介紹目前主流半導體元件(CMOS)之元件物理與製程整合所必須具備的基礎理論、重要觀念與方法、以及先進製造技術。內容可分為三個主軸：第一至第四章涵蓋目前主流半導體元件必備之元件物理觀念、第五至第八章探討現代與先進的CMOS IC之製造流程與技術、第九至第十二章則討論以CMOS元件為主的IC設計和相關半導體製程與應用。由於強調觀念與實用並重，因此儘量避免深奧的物理與繁瑣的數學；但對於重要的觀念或關鍵技術均會清楚地交代，並盡可能以直觀的解釋來幫助讀者理解與想像，以期收事半功倍之效。 本書宗旨主要是提供讀者在積體電路製造工程上的know-how與know-wh
y；並在此基礎上，進一步地介紹最新半導體元件的物理原理與其製程技術。它除了可作為電機電子工程、系統工程、應用物理與材料工程領域的大學部高年級學生或研究生的教材，也可以作為半導體業界工程師的重要參考 本書特色 ●包含實務上極為重要，但在坊間書籍幾乎不提及的WAT，與鰭式電晶體(Fin-FET)、環繞式閘極電晶體(GAA-FET)等先進元件製程，以及碳化矽(SiC)與氮化鎵(GaN)功率半導體等先進技術。 ●大幅增修習題與內容，以求涵蓋最新世代積體電路製程技術之所需。 ●以最直觀的物理現象與電機概念，清楚闡釋深奧的元件物理觀念與繁瑣的數學公式。 ●適合大專以上學
校課程、公司內部專業訓練、半導體從業工程師實務上之使用。
應用MATLAB/Simulink產生太陽光電陣列故障分類器之訓練資料及其驗證
為了解決inverter中文 的問題，作者李建旻 這樣論述：
本研究探討機器學習技術(Machine Learning Techniques)建立太陽光電系統直流側之故障分類器，所需之訓練資料取得不易之問題，應用MATLAB/Simulink產生故障分類器所需之大量訓練資料，克服在實際場域無法收集到大量之故障資料困難。因此，本研究首先利用MATLAB/Simulink模擬軟體，根據實際案場之佈置、太陽光電模組參數及變流器規格，建立完整之太陽光電系統模擬環境。其次，為驗證模擬資料之有效性，進一步設計正常運轉、遮陰故障、開路故障與短路故障四種不同運轉案例，並於實際場域進行實驗，量測實際之運轉資料，並與模擬資料進行比對分析，結果顯示模擬波形與實際量測資料波形
樣態類似，且其穩定運轉之絕對平均誤差值與絕對平均誤差率落在工程可接受誤差範圍內。再者，利用模擬系統產生訓練資料，提供本研究選擇之基於卷積神經網路(Convolutional Neural Network)故障分類器訓練使用，故障分類器模擬測試準確率為87.29 %。最後，為評估運用模擬資料進行訓練之故障分類器實際性能，以實際之正常運轉、輕微遮陰故障、嚴重遮陰故障與短路故障四種案例進行比較分析。測試結果顯示實際故障分類器準確率為80.0 %，僅略低於模擬測試準確率，證實應用MATLAB/Simulink產生故障分類器所需訓練資料之可行性。
微型電網三相三缐逆變器智慧型控制設計
為了解決inverter中文 的問題，作者王宇 這樣論述：
在全球能源危機與環境污染的背景下，分散式發電(Distributed Generation)因其對環境友好的特性，成為解決環境問題的選項之一。另一方面，微型電網(Micro Grid)作為利用可再生能源的一種切實可行方案，可以連接分散式發電與配電網，並進一步降低分散式發電對電網的影響。由於分散式發電單元多是以電力電子轉換器為介面，因此微型電網智慧逆變器(Smart Inverter)的優化表現尤為重要。本文首先針對LCL型併網逆變器在弱電網下的穩定性問題，提出離散型的反步滑動模式控制(Discrete-Time Backstepping Sliding-Mode Control）方法。首先，
本文對離散時間下的三階動態系統模型進行推導，進而設計離散型反步控制級聯滑動模式控制器，並進一步對其進行李雅普諾夫穩定(Lyapunov Stability)證明。同時，利用時變映射關係對系統的狀態方程進行轉換，克服離散型反步控制設計中的非因果問題。此外，利用對高階LCL型逆變器的遞迴子系統進行設計，可以通過逐步虛擬控制(Virtual Control)的設計來保證系統的漸近穩定性，因此系統不需要額外的有源阻尼(Active Damping)控制算法設計。並且提出的控制演算法可以結合反步控制與滑動模式控制的各自優點，因此LCL型併網逆變器系統在有電網阻抗以及電網阻抗改變的情況下，仍能維持系統穩定
以及實現較好的控制效果。再者，為了解決微型電網中的低慣性問題以及智慧逆變器的實虛功率耦合問題，本文更提出一種基於虛擬同步電機(Virtual Synchronous Generator)的線上訓練自我調整模糊類神經網路(Fuzzy Neural Network)功率解耦演算法。首先，本文針對微型電網之虛擬同步電機的功率耦合行為進行分析，並對提出演算法的系統動態模型進行推導。另外，為了實現功率解耦控制強健性以及動態特性快的特點，本文設計全域滑動模式控制器。同時，進一步通過自我調整模糊神經網路控制器來繼承全域滑動模式控制律，並解決全域滑動模式控制依賴具體系統資訊的缺點。藉由投影演算法(Projec
t Algorithm)與李雅普諾夫穩定性定理，提出神經網路參數的自我調整調節律，以保證神經網路的收斂以及實現系統的完全功率解耦。本文所提出各式演算法的有效性和優越性將通過數值模擬和實驗驗證。