元智大學電機工程學系學位論文
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本論文基於模糊類神經網路提出一適應性遞迴步階控制(adaptive backstepping control)方法應用於非線性非仿射(nonaffine)系統之控制(簡稱為ABCFNN)，在此考慮受控系統之控制項增益函數(control gain functions)無法獲得，且系統具有參數變動或是未知的外部干擾。在ABCFNN控制器設計中，使用二種結構的模糊類神經網路來估測未知的系統函數，並根據模糊類神經網路估測的結果，基於遞迴步階控制法設計適應性控制器使系統輸出達到期望軌跡；最後，藉由李亞普諾夫定理分析可獲得網路參數的適應法則與系統閉迴路之穩定，即保證追蹤誤差之漸進收斂穩定。此外，我們亦將此適應性控制架構ABCFNN延伸至非線性串接系統(cascade system)。最後，我們將ABCFNN應用於化學連續攪拌槽反應器系統(CSTR system)及撓性機器手臂(single-link flexible-joint robot)之控制上，並從應用例子的模擬中可以看出本文提出的結合模糊類神經網路之適應性遞迴步階控制方法有不錯的成效。
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機器人在導航時，在環境中的定位是困難但是卻基本必須的工作。本論文提出一個機器人定位以及地圖建構之系統，透過此演算法規劃最短路徑來到達使用者事先指定的地點。 本文演算法利用基因演算法的全域搜尋特性，加上Ａ＊路徑評估準則的局部搜尋特性，使其能規劃出一條可行路徑。 最後，我們將藉由電腦模擬及實際的結果，來驗證所提出方法的 效益及適用性。
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本論文係針對蛾眼睛(moth eye)抗反射(antireflection)的光學特性，模擬分析類似蛾眼睛之奈米結構，以作為學術研究及實務上的應用。 在本論文之模擬分析中，乃依據收斂分析方法，將類似蛾眼睛之奈米結構分割成六十層，利用轉移矩陣方法，分別計算出每ㄧ層結構之光學特性。並將類似蛾眼睛之奈米結構的外型，分別設計成圓錐型、半橢圓型、尖錐型三種形狀，搭配調整類似蛾眼睛之奈米結構的高度及直徑，然後觀察光線以不同的角度入射到此奈米結構的反射率變化情形。
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應用含液晶空間光調制器之傅立葉光電資訊系統於彩色影像辨識之分析與改善 學生: 李宗政 指導教授: 陳祖龍 教授 元智大學電機工程學系 摘要 為了針對彩色圖像辨識，我們提出了一個新穎的光學相關器之架構，主要是基於Mach-Zehnder干涉儀之概念，並應用液晶空間光調制器於其中。在光學影像辨識中，強大的零階項將會遮暗到渴望之峰值，而影響系統辨識效能。有別於以往之相減去零階技術，此系統可直接將強大的零階項去除，僅需一個步驟。本論文內容主要可分為以下三個部分： 第一部分是針對單色影像辨識於所提出之Mach-Zehnder聯合轉換相關器中。為了達到形變不變性，我們亦利用了Lagrange Multipliers的方法，來合成我們的參考影像。在此，我們不僅評估了此系統之效能，並且探討了此系統之校準問題。另外，我們亦進行多目標偵測於此系統中。 在第二部分中，我們不僅使用單色影像，同時利用了兩種不同的色座標，於此系統中，並加以分析比較。再者，我們結合了一個影像編碼的技術，將彩色影像的各個成分，交織的重新排列。此技術之利用，可以節省液晶空間光調制器所需之尺寸大小。為了評估此系統之抗雜訊能力，我們亦加入了高斯隨機雜訊於此系統中。最後，經過種種的分析改善，我們得到了一個含影像編碼技術之新穎的光學影像辨識系統。它不僅大大的節省液晶面板所需之尺寸大小，亦能有效的辨識出所要之目標影像。 經由先前的分析比較，我們進而將所得之最佳的含影像編碼技術基於HSV色彩模型之Mach-Zehnder聯合轉換相關器系統於第三部分探討。在此部分，我們利用了多階量化參考函數的技術來設計此光學相關器之濾波器。所以，參考函數含有有限大小之量化階層。當參考函數於空間域為實數，則含影像編碼技術之Mach-Zehnder聯合轉換相關器之液晶空間光調制器僅需於實數軸進行調變。在此我們所使用之液晶空間光調制器為反射式液晶裝置。此反射式液晶裝置可用於進行實數軸調變。因此，多階量化參考函數更適合實現於此光學相關器輸入平面之反射式液晶空間光調制器中。由分析結果我們可知隨著量化階數的增加，系統之辨識效果亦愈佳。然而，我們亦可利用較少的量化階數，來達成有效的彩色影像辨識。所呈現之數值結果驗證了此系統之成效。
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本論文之主旨係在於發展適應性強健型小腦模型控制器，其並結合適應性控制、與強健控制等理論，再依據李雅普諾夫穩定性定理設計小腦模型控制器的參數適應性調整法則，因此整個閉迴路控制系統的穩定性可以被保證。最後並廣泛的應用在一些具有非線性且不確定系統之閉迴路控制上。本論文將探討所提出來的適應性強健型小腦模型控制器及其應用性。首先，將介紹小腦模型控制器，接著具有最佳學習速率的小腦模型控制器將針對單輸入-單輸出的高壓電力供應系統。在多輸入-多輸出控制系統方面，本論文針對系統分別提出不需數學模型及需要數學模型之控制法則。這些控制法則分別採用強健型小腦模型控制器為主控制器，所開發出來的多輸入-多輸出適應性強健型小腦模型控制器並應用於解決一些具有高度非線性且時變系統的軌跡追蹤問題，例如混沌系統。經由模擬與實作的結果顯示，對於這些具有不確定量且非線性之系統，本論文所提出的控制系統均能達到令人滿意的控制性能。
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本篇論文主要是關於適應性小波類神經網路控制器，並將其應用於多輸入多輸出的系統上。其所提出的小波類神經網路系統由主控制器與輔助控制器兩部分所組成，主控制器是使用小波類神經網路作為識別器，用來估測多輸入多輸出系統的不確定非線性方程。並且使用 控制器作為輔助控制器，來增強其控制的強健性。在第三章中，更加入了滑動模式於小波類神經控制器當中，來加強其控制效能。由模擬結果可得，所提出的控制器對多輸入多輸出系統能有效的達成我們的控制目的。
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本論文中，我們提出了利用液晶空間光調變器來做為新穎架構之光學邏輯閘，並應用光學互斥或邏輯閘進行影像之加密與解密。傳統之光學互斥或邏輯閘，在進行液晶空間光調變器之像素對位時，因為使用光透鏡進行點對點之調校，易造成光學系統之架構龐雜且敏感。當進行實作時，需耗費較長時間的儀器架設與調準，我們提出了將兩片液晶光調變器進行重疊對位與膠著固定之架構，使得架設光學系統的複雜度與所需空間降低，而且在進行實驗時，亦可減少光學平台的環境震動對實驗結果所造成之影響。 本系統使用瓊斯矩陣進行二元影像加密與解密之推演，於影像加密部分以隨機產生之二元圖像進行編碼；解碼方式為輸入加密後影像與編碼時使用之隨機圖像進行耦合而得到解碼之影像。最後，我們運用均方差與影像訊號雜訊比來測試評估本系統於不同解碼圖像下所得之解密影像。我們系統的成效可經由實驗與模擬呈現之結果驗證出。
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本篇論文主要探討電子紙顯示器中的串音效應，並提出最佳化之絕緣層厚度與畫素電極圖形的設計。利用現有的絕緣層材料(SiNx)，設計不同的製程厚度條件，搭配不同的畫素電極圖形設計，按照標準的電子紙顯示器製作流程，做出實際的Module產品，再利用串音(Crosstalk)現象的Check圖形，比較其串音現象的嚴重程度，最後找出了主要影響串音現象的因素為絕緣層厚度，並得到的絕緣層(SiNx)的最佳厚度為14000Å，與最佳化的ITO畫素電極為圖形G(page.32)。
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本文提出使用模糊控制器來控制受控體，並設計一個適應性模糊類神經網路來鑑別系統響應，進而提供一組參數去調整模糊控制器的輸出，使整個系統響應更具有強健性。本文提出適應性調整法則，當有外在干擾時，系統的控制性能仍能保持。最後分別以二軸機械手臂與行星齒輪倒單擺做為受控體，並以實驗的結果說明此方法效果十分良好。
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本文提出以順滑模式為基礎之控制器控制行星齒輪倒單擺機構。同時使用模糊類神經網路結構鑑別倒單擺系統穩擺時的狀態，透過與狀態誤差相關之兩組能量函數，逐一調整輸出權重、模糊集合寬度與模糊集合中心，以得到最佳近似倒單擺穩擺狀態之系統模型。此鑑別結果用做調整順滑層寬度與增益值之依據，經模糊類神經網路調整之系統性能較手動調整優越。本文並使用一回授補償器消除外在雜訊所造成的影響，所提出的補償器可消除如地面不平或機械震動所造成的不良響應。此外並撰寫一人機介面，可供使用者選擇由近端或經由網路環境遠端遙控硬體，使控制方式更加多元化。