中央大學電機工程學系學位論文
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鍺材料具有高載子遷移率及窄能隙等優點，搭配此材料製作的半導體元件，得以實現適用於波長1.55μm之光偵測器或是高速電晶體。 本論文針對鍺量子點金氧半與單電洞電晶體，開發合適的高速脈波量測系統。由控制程式的設計，佐以高靈敏度的硬體配置，進行瞬時同步的脈波輸入和電氣訊號輸出。利用此量測系統，可透過改變脈波輸入時間、輸入電壓或脈波輸入元件端，觀察在不同輸入條件下，鍺量子點元件中瞬間開關/切換的暫態響應，進而了解鍺量子點元件的即時操作行為以及推論載子在鍺量子點元件內部的時變傳輸機制。 量測結果顯示，鍺量子點光電晶體受到高速的閘極脈衝驅動後，會迅速進入深度空乏暫態，產生暫態過衝電流等與穩態截然不同的電流特性。且當脈衝電壓、溫度、閘介電層厚度、以及光照強度等條件發生改變時，元件在非平衡態下的瞬間少數載子數量有顯著變化，可明顯由鍺量子點光電晶體之暫態響應觀察到。反觀鍺量子點單電晶體或者無量子點的金氧半場效電晶體，皆未觀察到如光電晶體般奇特的暫態反應。 深入探討上述的鍺量子點元件的載子傳輸機制，有助於相關元件的改良、設計，甚至利用其時變操作特性，進一步開發適合應用的上市電子產品。
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目前的系統晶片(System-on-Chip, SOC)設計中，通常會同時包含數位電路和類比電路，因此類比/混合訊號(Analog/mixed-signal, AMS)電路的系統驗證在整個設計流程中更顯重要。但目前並沒有完整的AMS仿真器來支援整個系統驗證， 因此，在這篇論文中，我們利用波動數位濾波器(Wave Digital Filter, WDF)的原理，直接以數位電路來模擬類比電路的行為。此方法使用入射波與反射波的方式描述電路特性，把連續訊號的類比電路轉成離散的數位等效電路，因此每個電路元件都可以一對一對映至數位系統中。 然而，在傳統的WDF原理之中，非線性元件無法有直接對映的方法，為了處理非線性的MOS元件，本論文提出一種WDF的非線性模型，並且使用查表法來提升非線性模型的準確度，在各種不同的製程與應用時，只需更改表格的內容，就能輕易應用在不同的製程。並且我們開發出一個WDF的軟體驗證環境，可以對SPICE netlist轉成WDF netlist進行功能模擬，並且與電晶體層級的模擬作比對，確認轉換過程的正確性，還可以讓之後開發不同的非線性元件模型時，能夠快速地評估各種模型的正確性與收斂度，用來減少未來製作硬體時的除錯時間。
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本論文之目標為發展以個人電腦為控制核心之智慧型奈米精密定位控制技術之研製，設計出適用於半導體工程、掃描探針顯微鏡及微機電系統的智慧型精密定位之控制技術。 在本論文中，首先針對壓電效應作詳細說明，並介紹壓電元件的種類與壓電奈米定位平台之優缺點。接著介紹近年來相關文獻中各種壓電奈米定位平台之磁滯模型。此外，提出磁滯摩擦力模型來描述壓電奈米定位平台之磁滯現象，並利用LuGre磁滯摩擦力模型與機械動態模型來建立壓電奈米定位平台之動態模型。由於磁滯摩擦力模型有許多參數於實際應用無法獲得且壓電奈米定位平台動態模型亦存在許多不確定項，因此，提出了遞迴式類神經網路(Recurrent Neural Network, RNN)之智慧型積分步階迴歸滑動控制(Intelligent Integral Backstepping Sliding-Mode Control, IIBSMC)來估測包括系統參數和外部干擾之線上總集不確定量，藉以提高壓電奈米定位平台的控制性能和強健性。接著，利用計算力控制技巧發展非對稱型函數連結放射狀基底函數網路計算力控制系統(Functional Link Radial Basis Function Network with an Asymmetric Membership Function, FLRBFN-AMF) 用來估測非線性函數包含壓電奈米位移平台的動態總集不確定量以提高追隨多樣的參考軌跡之性能。另外，使用Elman類神經網路(Elman Neural Network, ENN)之智慧型非奇異點終端滑動模式控制(Intelligent Nonsingular Terminal Sliding-Mode Control, INTSMC)系統，採用多輸入多輸出(Multi-Input-Multi-Output, MIMO)之ENN來估測以增加壓電奈米定位平台之控制性及強健性。Elman類神經網路估測器是用來估測線上壓電奈米定位平台的磁滯現象及包含系統參數和外部干擾等等的總集不確定量範圍。 由於上述之智慧型控制系統皆利用類神經網路理論近似壓電致動器動態模型之非線性函數，且線上調整智慧型控制系統之參數，故使得系統在磁滯現象、參數變化和外來干擾等因素下仍然具有相當良好的強健性。本論文最後以實測驗證上述所提出之智慧型控制系統的有效性。
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近年隨著超大型積體電路快速的演進，實體設計遇到的困難也越來越嚴重，在擺置階段是電子設計自動化流程中是非常重要的一個環節，需要考量諸多後續可能遇到的問題來決定標準電路元件的擺放位置，其中全域擺置的結果更深深地影響整個擺置階段的結果。 以前以線長最佳化當作考量會導致繞線階段的困難，因此現今許多全域擺置研究重點為可繞度問題，藉由預先考量可繞度使其降低後續繞線階段不可繞的情形發生。目前解析式擺置器（analytical placer）會先以線長最佳化為考量產生初始擺置，再考慮線長、密度（bin density）及可繞度做進一步的優化，其中主流的兩種解析擺置法為多層級（multi-level）解析擺置法與上限下限（upper and lower bound）解析擺置法。 本論文提出一個不同於以往思維的解析擺置法，針對網格密度與繞線擁擠度過高的網格（bin），分析周圍網格的密度與擁擠度，利用網格擴散的概念，慢慢地把網格內部的元件往外推出，得到較為平均分佈的擺置，並利用本論文提出的初始擺置、區分內部與外部連線點障礙物與動態調整網格大小等方法，降低峰值繞線擁擠度，改善可繞度，解決後續繞線階段的問題。
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隨著超大型積體電路製程的快速演進，電路繞線的問題也愈趨龐大，不僅讓連線間的延遲 (interconnect delay) 影響到整個電路的時序，天線效應 (antenna effect) 降低製造良率 (manufacturing yield) 的現象也越來越明顯。在實體設計階段 (physical design)，如何最佳化所有連線中最大的延遲，同時避免天線效應的影響，已成為十分重要的課題。 現今已有大量的金屬層分配 (layer assignment) 相關文獻，但其中絕大部分皆沒有考慮每層金屬層之間的相關特性，這將會影響每層金屬層中每條線段 (wire segment) 的容量 (capacity)，以及暴露天線的面積 (antenna expose area)。因此，本篇利用現有的文獻去做改良，使之可以在多層次連線架構 (multi-tier interconnect structure) 下，產生符合天線規則的金屬層分配結果，並且將連線間的延遲資訊帶入目標函式 (object function)，進而優化 (optimize) 連線間的延遲。實驗結果顯示，本篇所提出之改良的方法，可以很明顯地降低天線違反的導線 (antenna violation net)，並且大部分的結果可以在滿足天線規則以及導線擁擠度限制 (wire congestion constraints) 的情況下，優化最大的延遲。
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本論文提出機器人定位與身體姿態平衡控制的方法，分別在輪型移動式機器人與六足機器人兩種硬體設備上實現。 首先，在輪型移動式機器人設計方面，除了具有目標物體影像辨識、目標物夾取與避障功能之外，本論文更著重在機器人的相對位置定位系統，所採用的定位方法是利用陀螺儀及磁力計兩組感測器模組的數值，校正當前機器人的轉動方向角度。角度校正可分為三個部分：第一部分是計算出安裝於機器人上的陀螺儀與磁力計的角度數值；第二部分是探討感測器模組與機器人實際轉動方向角的誤差特性；第三部分是利用這些誤差特性的數據來設計模糊規則庫和卡爾曼濾波器參數，並利用它們來消除誤差，得到更準確的方向角。這些誤差特性可以被描述為規則性及非規則性誤差，前者可使用模糊理論來消除，後者可使用卡爾曼濾波器理論來消除。本研究方法的貢獻是提出感測器與機器人實際轉動角度的誤差校正方法，使得指定路徑、真實路徑及演算路徑三者近似，達到智慧型機器人準確的定位效果。實驗結果表明，模糊補償和卡爾曼濾波器的組合是一個準確的校正方法。 再者，為了驗證本論文所提出的改良型中樞型態產生器(Central Pattern Generator, CPG)應用在機器人的身體姿態平衡控制方面的可行性，本論文採用六足機器人作為理論驗證的硬體。CPG控制器為一種分散式控制方法，其在機器人步態動作設計方面是仿效一般生物的規律性動作控制機制，利用低階神經細胞互相傳遞與影響而產生規律性周期訊號的特性，再藉由外界資訊或大腦刺激修正該訊號，共同合成為最後的運動模式。本論文的設計方法是將機器人的每一條腿用一個改良型CPG控制器控制，並且與機器人其他腿部的CPG彼此互相連結，藉由不同的連結方式產生出不同的運動步態。本論文以Matsuoka神經振盪器作為CPG的基本組成單元，並提出新的CPG架構：在負責振盪器相位調整的環形三連結之雙神經元CPG架構下，另外再加入一個外部神經振盪器，負責調整振盪器的振幅，用來控制機器人腿部踩下的深度。整體的控制架構是利用三軸加速度計與三軸角速度計獲取即時的機器人姿態，再分離各個腿部方向的傾斜角度後作為回授訊號輸入到CPG並改變其振幅大小，再與固定振幅的參考振盪器做比較產生出能夠平衡身軀的腿部高度參考訊號，隨後將此控制訊號經由軌跡產生器轉換為機器人腿部動作的軌跡，此軌跡再經由逆運動學得到實際的伺服馬達轉動角度用來控制馬達轉動角度，如此，可以使機器人在不規則地形行走時，不但能作前進的動作亦能夠即時地恢復水平的姿態。經實驗結果顯示，本研究所提出之步態設計方法能有效地讓六足機器人平穩地行走在崎嶇不平的地形。
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對於自走車來說，要如何從一個佈滿各種障礙物的環境中，找到一條合適的路徑，並確保自己能成功的從起始點到達目標點，且行經的路程要是最短的，是個值得研究的方向。 本篇文章提出一種結合人工魚群演算法(AFSA)和快速擴展隨機樹(RRT)的新型演算法。和過去傳統的人工魚群演算法用於規畫路徑不同的地方在於，它是藉由類似樹枝生長的方式來去增加延伸點，在數個增加的點相互比較後，選擇最佳的延伸點去當做下一條魚的移動位置。 這個方法改善了人工魚群演算法後期收斂時間慢、不易收斂於全體最佳解的缺點，加上基本的快速擴展隨機樹演算法每次在規畫路徑上並不是那麼穩定，所以本文就利用模擬快速擴展隨機樹演算法的方式去加入到人工魚群演算法，再配合危險度地圖觀念去有效閃避障礙物。 經過測試，我們可以由數據上顯示這個新式演算法比單一個人工魚群演算法或是快速擴展隨機樹演算法應用在路徑規劃上都好且更穩定，且路徑長度也能是最短的。
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本文主要針對可調光LED照明系統設計一個電源轉換器，採用兩級式設計，以邊界導通模式升壓型功因修正電路做為前級穩壓器，後級為準諧振返馳式轉換器來減少開關切換損失，提高轉換效率。 目前因為泛用電壓的要求導致在電源設計時，DC BUS電壓較高，這樣會使低電壓輸入時，前級PFC會產生較大的切換損失，所以本論文前級主動功因修正電路具有輸出電壓調節功能，在低電壓輸入時，會有較低的PFC輸出電壓，來減少前級的切換損失。當輸出功率需求下降時，主動式PFC的切換損失將導致輕載效率較差，所以本論文PFC在輕載時關閉PFC功能，使整體效率提升。後級採用具有電壓波谷切換特性的準諧振返馳式轉換器，可以有效降低切換損失及雜訊，同時保有返馳式轉換器拓樸架構簡單、低成本的優點。 本文並發展了一RGB LED混光電路作為LED驅動器負載，利用MCU透過SPI通訊協定，將調光資料傳送至RGB混光IC調整RGB LED亮度，以產生輕重載變化，來驗證本文LED驅動電路之設計。並藉由模擬軟體SIMetrix/SIMPLIS建構LED驅動IC模型，並進行電路行為模擬，以利電路分析。最後實做一台輸入功率100W具主動功因調節LED電源轉換器，其交流輸入範圍90Vac至264Vac，最高功因可達0.99，輕載效率可達88% 。
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類比數位轉換器與數位類比轉換器的功用在超大型積體電路的設計內佔十分重要的地位。這兩種元件使得其他邏輯運算元件能與真實世界接軌，更使超大型積體電路能融入一般人的生活並為大眾服務。然而，類比數位轉換器與數位類比轉換器內含的電容卻會因為製程階段的不匹配效應，使得這兩個元件無法正確運作。 為了修正不匹配效應，我們以新的電容擺置方法決定類比數位轉換器與數位類比轉換器內電容的擺置方式。同時，提出一個精準的誤差模型用以評估類比數位轉換器與數位類比轉換器內電容經過製程後所承受的不匹配效應。透過使用新的方法與誤差模型，實驗結果顯示，與最新研究所提出的方法相比，本論文提出的方法可以提升13%的匹配性。
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在電力系統中同步相量量測是一種很重要的量測應用技術。隨著獲得不同的電力訊息，電力系統的狀況可以被輕易的了解，例如電力品質、暫態的穩定度以及能源的使用效率等等。在今日準確的相量量測越來越重要，量測的資訊可以幫助電力系統實現可靠的電力傳輸。透過分析電力系統，並且研究不同的現象是很重要的，例如，暫態現象、穩態現象、電力系統短路等等。為了使電力系統運轉在最佳的狀態下，本文提出一種量測電力系統的方法。在本篇論文中所設計的相量量測單元是基於自適應性線性濾波器(ADALINE)的方法來監控電力系統。藉由實驗，以總相量誤差做為檢測標準，並且根據IEEE Std. C37.118.1-2011的標準，測詴同步相量量測系統在不同電力品質擾動下，可以保持在標準所允許的範圍內。