臺灣博碩士論文加值系統

本論文的主要目的在於探討三相感應馬達模糊模型的建立。本文所建立之感應馬達模糊模型採Sugeno型式之模糊模型，係分別根據由實際感應馬達以及由狀態方程式模型所取得的輸入電壓、頻率對輸出轉速的數據資料，再配合適應性網路模糊推論系統，求解出Sugeno型式的感應馬達模糊模型。為了驗證所建立的模糊模型確實能代表實際感應馬達，進一步採用自由加速、定V/f控制、模糊邏輯控制及自校正因子控制等方法，以實際感應馬達、所建立的模糊模型以及狀態方程式模型為對象做轉速及定位控制，來比較三者是否具有相似的響應。文中設計一套三相感應電動機模糊模型之轉速與定位控制實驗系統，以驗證本文所建立之感應馬達模糊模型代表實際馬達之可行性。

關鍵詞：感應馬達模糊模型、適應性網路模糊推論系統、定V/f控制
器、模糊邏輯控制器、自校正因子控制器。

The main purpose of this thesis is to study the fuzzy modeling for the three-phase induction motor. Two Sugeno type fuzzy induction motor are obtained from input-output data sets which are generated from both the differential equation model and the real three-phase induction motor by employing the adaptive network-based fuzzy inference system. In order to test and verify the fuzzy model can be expressed the real induction motor. We control the speed and position of the real induction motor, the classic differential equation model, and fuzzy induction motor model using constant V/f controller, fuzzy logic controller, and self-tuning mechanism. In the end, we compare with output response of the three models. Through an experimental motor speed and location control system for the three-phase fuzzy induction motor model, the constructed fuzzy induction motor model is to test and verify the feasibility of replacing the real induction motor.

Keywords: fuzzy induction motor model, Adaptive-Network-based Fuzzy Inference System(ANFIS), constant V/f controller, fuzzy logic controller, parameters self-tuning mechanism.

目 錄

摘要……………………………………………………………………. Ⅰ
Abstract………………………………………………………………… Ⅱ
目錄……………………………………………………………………. Ⅲ
圖目錄…………………………………………………………………. Ⅶ
表目錄…………………………………………………………………..ⅩⅩ
第一章 緒論………………………………………………..………... 1
1-1 背景與動機………………………………………………..… 1
1-2 研究目的………………………………………………….…. 3
1-3 研究方法………………………………………………….…. 3
1-4 章節概述………………………………………………….…. 5
第二章 模糊理論………………………………………………..……. 6
2-1 模糊與類神經網路…………………………………..………. 6
2-2 模糊理論概述…………………………………………….…... 9
2-3 模糊集合與歸屬函數…………………………….…………. 10
2-4 模糊推論…………………………………………………….. 12
2-5 模糊模型…………………………………………………….. 13
2-6 模糊求解…………………………………………………….. 15
2-7 適應性網路模糊推論系統..………..……………………….. 16
第三章 控制器設計...…………………………….………………….. 21
3-1 前言………………………………………………………….. 21
3-2 定V/f控制………….……………………………………….. 21
3-3 ANFIS在模糊速度控制器設計中的運用………………….. 22
3-4 ANFIS在模糊定位控制器設計中的運用………………….. 26
3-5 自校正模糊控制器………………………………………….. 30
3-5-1 比例因子自校正設計………………………………….. 33
第四章 實驗系統與設計……………….………………………….…. 36
4-1 前言……………….…………………………………………. 36
4-2 座標轉換………………………….…………………………. 36
4-3 感應馬達複數數學模式.……………………………………. 40
4-4 模糊模組建立…………………….…………………………. 43
4-4-1 數學模糊模型………………………………………….. 43
4-4-2 實際模糊模型………………………………………….. 48
4-5 控制系統建立..…………………………………….…..……. 52
4-5-1 定V/f控制設計..………………………………………. 52
4-5-2 模糊控制實驗系統建立..……………………………… 53
4-5-3 比例因子自校正實驗系統設計..……………………… 54
4-6 實驗系統架構.………………………………………………. 55
4-6-1 硬體部分……………………………………………….. 55
4-6-2 軟體部分……………………………………………….. 59
第五章 實驗結果與分析……………………………………………. 62
5-1 感應馬達模糊模型………………………………………… 62
5-1-1 實驗結果………………………………………………. 63
5-2 定V/f控制………………………………………………….. 68
5-2-1 實驗結果………………………………………………. 68
5-3 模糊速度控制器…………………………………………… 74
5-3-1 實驗結果………………………………………………. 74
5-4 模糊定位控制器…………………………………………… 80
5-4-1 實驗結果………………………………………………. 80
5-5 自校正因子控制器配合模糊定位控制器…….…………... 86
5-5-1 實驗結果………………………………………………. 86
第六章 結論………………………………………………………….. 92
6-1 研究成果…………………………………………………… 92
6-2 未來發展方向……………………………………………… 93
參考文獻……………………………………………………………… 95
附錄…………………………………………………………………... 100
A 數學模糊模型響應波形圖………………………………….. 100

圖 目 錄

圖2.1 適應性網路模糊推論系統結構圖…………..……….……… 20
圖3.1 定V/f控制電壓命令峰值與頻率圖……………………..….. 22
圖3.2 Mamdani推論法的輸入誤差ek之隸屬函數…………….…. 23
圖3.3 Mamdani推論法的輸入誤差變化Δek之隸屬函數…….….. 23
圖3.4 Mamdani推論法的輸出uk之隸屬函數………………..…… 23
圖3.5 Mamdani推論法採121條規則的模糊速度控制器輸出特
性曲線………………………………………….…………….. 24
圖3.6 Sugeno推論法的輸入誤差ek之隸屬函數…………..……... 25
圖3.7 Sugeno推論法的輸入誤差變化Δek之隸屬函數…..……… 25
圖3.8 Sugeno推論法採4條規則的模糊速度控制器輸出特性曲
線….…………………………………………………………. 26
圖3.9 Mamdani推論法的輸入誤差ek之隸屬函數….……………. 27
圖3.10 Mamdani推論法的輸入誤差變化Δek之隸屬函數………... 27
圖3.11 Mamdani推論法的輸出uk之隸屬函數…………………….. 27
圖3.12 Mamdani推論法採121條規則的模糊定位控制器輸出特
性曲線………………………………………………………... 28
圖3.13 Sugeno推論法的輸入誤差ek之隸屬函數…………………. 29
圖3.14 Sugeno推論法的輸入誤差變化Δek之隸屬函數………….. 29
圖3.15 Sugeno推論法採16條規則的模糊定位控制器輸出特性
曲線………………………………………………………….. 30
圖3.16 比例因子自調整模糊邏輯控制器的系統結構…………….. 32
圖3.17 控制規則自調整模糊邏輯控制器的系統結構…..…………. 33
圖4.1 三相靜止、二相靜止與二相任意座標間的關係…………... 37
圖4.2 三相靜止座標轉成二相靜止座標之模擬模型……………... 39
圖4.3 二相靜止座標轉成三相靜止座標之模擬模型……………... 39
圖4.4 感應馬達電壓方程式模擬模型………………….………….. 42
圖4.5 感應馬達定義於兩相靜止座標之模擬模型………………... 43
圖4.6 感應馬達定義於三相靜止座標之模擬模型………………... 43
圖4.7 含電源命令之感應馬達模擬模型…………………………... 44
圖4.8 建構數學模糊模型之ANFIS訓練資料波形圖……………. 45
圖4.9 建構數學模糊模型之ANFIS視窗…..……………………… 45
圖4.10 Sugeno形式之感應馬達數學模糊模型的輸入電壓命令V
之隸屬函數………………………………………………….. 46
圖4.11 Sugeno形式之感應馬達數學模糊模型的輸入頻率命令f之
隸屬函數..……………………………………………………. 46
圖4.12 Sugeno形式之感應馬達數學模糊模型的輸入轉速ωm之隸
屬函數..………………………………………………………. 47
圖4.13 建構實際模糊模型之ANFIS訓練資料波形圖……………. 48
圖4.14 建構數學模糊模型之ANFIS視窗…..……………………… 49
圖4.15 Sugeno形式之感應馬達實際模糊模型的輸入電壓命令V
之隸屬函數………………………………………………….. 50
圖4.16 Sugeno形式之感應馬達實際模糊模型的輸入頻率命令f之
隸屬函數..……………………………………………………. 50
圖4.17 Sugeno形式之感應馬達實際模糊模型的輸入轉速ωm之隸
屬函數..………………………………………………………. 50
圖4.18 定V/f控制之模擬模型圖…………………………………… 52
圖4.19 感應馬達模糊模組之定V/f控制實驗系統設計…………… 53
圖4.20 模糊轉速控制實驗系統設計………………………………... 53
圖4.21 模糊定位控制實驗系統設計………………………………... 54
圖4.22比例因子自校正控制應用於模糊定位控制器實驗系統設
計……………………………………………………………... 54
圖4.23 系統硬體結構圖……………………………………………... 55
圖4.24 系統硬體組成(上) …………………………………………... 56
圖4.25 系統硬體組成(下) …………………………………………... 56
圖4.26 驅動介面卡方塊圖…………………………………………... 59
圖4.27 完整系統結構圖……………………………………………... 61
圖5.1 感應馬達模糊模型與數學模型之實驗對照模擬模組設計... 63
圖5.2 感應馬達模糊模型之性能驗證，在電壓峰值為110V，電源
頻率為60 Hz下之輸出轉速響應波形圖。(a)輸出轉速響應、
(b) 輸出轉速暫態響應、(c)輸出轉速穩態響應。………… 65
圖5.3 感應馬達模糊模型之性能驗證，在電壓峰值為70V，電源
頻率為60 Hz下之輸出轉速響應波形圖。(a)輸出轉速響應、
(b) 輸出轉速暫態響應、(c)輸出轉速穩態響應。………… 66
圖5.4 感應馬達模糊模型之性能驗證，在電壓峰值為40V，電源
頻率為60 Hz下之輸出轉速響應波形圖。(a)輸出轉速響應、
(b) 輸出轉速暫態響應、(c)輸出轉速穩態響應。………… 67
圖5.5 定V/f控制之實驗對照模擬模組設計………………………. 68
圖5.6 感應馬達模糊模型之定V/f轉速控制性能驗證，正轉時之
輸出轉速響應波形圖。(a)輸出轉速響應、(b)輸出轉速暫態
響應、(c)輸出轉速穩態響應。……………………………... 70
圖5.7 感應馬達模糊模型之定V/f轉速控制性能驗證，正、反轉
時之輸出轉速響應波形圖。(a)輸出轉速響應、(b)輸出轉
速暫態響應、(c)輸出轉速穩態響應。……………………... 71
圖5.8 感應馬達模糊模型之定V/f轉速控制性能驗證，定加、減
轉時之輸出轉速響應波形圖。(a)輸出轉速響應、(b)輸出轉
速暫態響應、(c)輸出轉速穩態響應。……………….…….. 72
圖5.9 感應馬達模糊模型之定V/f轉速控制性能驗證，弦加、減
轉時之輸出轉速響應波形圖。(a)輸出轉速響應、(b)輸出
轉速暫態響應、(c)輸出轉速穩態響應。…………………... 73
圖5.10 模糊速度控制器配合定V/f控制之實驗對照模擬模組設計. 74
圖5.11 感應馬達模糊模型之轉速控制採模糊控制器及定V/f控制
器，正轉時之輸出轉速響應波形圖。(a)輸出轉速響應、(b)
輸出轉速暫態響應、(c)輸出轉速穩態響應。……………... 76
圖5.12 感應馬達模糊模型之轉速控制採模糊控制器及定V/f控制
器，正、反轉時之輸出轉速響應波形圖。(a)輸出轉速響應、
(b)輸出轉速暫態響應、(c)輸出轉速穩態響應。………….. 77
圖5.13 感應馬達模糊模型之轉速控制採模糊控制器及定V/f控制
器，定加、減轉時之輸出轉速響應波形圖。(a)輸出轉速響
應、(b)輸出轉速暫態響應、(c)輸出轉速穩態響應。…….. 78
圖5.14 感應馬達模糊模型之轉速控制採模糊控制器及定V/f控制
器，弦加、減轉時之輸出轉速響應波形圖。(a)輸出轉速響
應、(b)輸出轉速暫態響應、(c)輸出轉速穩態響應。…….. 79
圖5.15 模糊定位控制器配合定V/f控制之實驗對照模擬模組設計. 80
圖5.16 感應馬達模糊模型之定位控制採模糊控制器及定V/f控制
器，正位移時之輸出位移響應波形圖。(a)輸出位移響 應、
(b)輸出位移暫態響應、(c)輸出位移穩態響應。………….. 82
圖5.17 感應馬達模糊模型之定位控制採模糊控制器及定V/f控制
器，正、反位移時之輸出位移響應波形圖。(a)輸出位移響
應、(b)輸出位移暫態響應、(c)輸出位移穩態響應。…….. 83
圖5.18 感應馬達模糊模型之定位控制採模糊控制器及定V/f控制
器，定加、減位移時之輸出位移響應波形圖。(a)輸出位移
響應、(b)輸出位移暫態響應、(c)輸出位移穩態響應。….. 84
圖5.19 感應馬達模糊模型之定位控制採模糊控制器及定V/f控制
器，弦加、減位移時之輸出位移響應波形圖。(a)輸出位移
響應、(b)輸出位移暫態響應、(c)輸出位移穩態響應。….. 85
圖5.20 自校正因子配合模糊定位控制器及定V/f控制之實驗對照
模擬模組設計。……………………………………………... 86
圖5.21 感應馬達模糊模型之定位控制採模糊控制器配合自校正因
子及定V/f控制器，正位移時之輸出位移響應波形圖。(a)
輸出位移響應、(b)輸出位移暫態響應、(c)輸出位移穩態響
應。…………………………………………………………… 88
圖5.22 感應馬達模糊模型之定位控制採模糊控制器配合自校正因
子及定V/f控制器，正、反位移時之輸出位移響應波形圖。
(a)輸出位移響應、(b)輸出位移暫態響應、(c)輸出位移穩態
響應。………………………………………………………... 89
圖5.23 感應馬達模糊模型之定位控制採模糊控制器配合自校正因
子及定V/f控制器，定加、減位移時之輸出位移響應波形
圖。(a)輸出位移響應、(b)輸出位移暫態響應、(c)輸出位移
穩態響應。……………………………………………….….. 90
圖5.24 感應馬達模糊模型之定位控制採模糊控制器配合自校正因
子及定V/f控制器，弦加、減位移時之輸出位移響應波形圖
。(a)輸出位移響應、(b)輸出位移暫態響應、(c)輸出位移穩態
響應。………………………………………………………... 91
圖A.1 感應馬達數學模糊模型之性能驗證，在電壓峰值為110V，電
源頻率為60 Hz下之輸出轉速響應波形圖。(a)輸出轉速響應
、(b) 輸出轉速暫態響應、(c)輸出轉速穩態響應。…….. 100
圖A.2 感應馬達數學模糊模型之性能驗證，在電壓峰值為70V，電
源頻率為60 Hz下之輸出轉速響應波形圖。(a)輸出轉速響應
、(b) 輸出轉速暫態響應、(c)輸出轉速穩態響應。…….. 101
圖A.3 感應馬達數學模糊模型之性能驗證，在電壓峰值為40V，電
源頻率為60 Hz下之輸出轉速響應波形圖。(a)輸出轉速響應
、(b) 輸出轉速暫態響應、(c)輸出轉速穩態響應。…….. 102
圖A.4 感應馬達數學模型與數學模糊模型之定V/f轉速控制響應比
較，正轉時之輸出響應波形圖。(a)輸入轉速命令與輸出轉速
響應、(b)暫態響應、(c)穩態誤差轉速。………………… 103
圖A.5 應馬達數學模型與數學模糊模型之定V/f轉速控制響應比較
，正、反轉時之輸出響應波形圖。(a)輸入轉速命令與輸出轉
速響應、(b)暫態響應、(c)穩態誤差轉速。……………… 104
圖A.6 應馬達數學模型與數學模糊模型之定V/f轉速控制響應比較
，定加、減轉時之輸出響應波形圖。(a)輸入轉速命令與輸出
轉速響應、(b)暫態響應、(c)穩態誤差轉速。…………… 105
圖A.7 應馬達數學模型與數學模糊模型之定V/f轉速控制響應比較
，弦加、減轉時之輸出響應波形圖。(a)輸入轉速命令與輸出
轉速響應、(b)暫態響應、(c)穩態誤差轉速。…………… 106
圖A.8 感應馬達數學模型與數學模糊模型之轉速控制採模糊控制器
及定V/f控制器響應比較，正轉時之輸出響應波形圖。(a)輸
入轉速命令與輸出轉速響應、(b)暫態響應、(c)穩態誤差轉
速。…………………………………………………………. 107
圖A.9 感應馬達數學模型與數學模糊模型之轉速控制採模糊控制器
及定V/f控制器響應比較，正、反轉時之輸出響應波形圖。
(a)輸入轉速命令與輸出轉速響應、(b)暫態響應、(c)穩態誤
差轉速。……………………………………………………. 108
圖A.10感應馬達數學模型與數學模糊模型之轉速控制採模糊控制器
及定V/f控制器響應比較，定加、減轉時之輸出響應波形圖
。(a)輸入轉速命令與輸出轉速響應、(b)暫態響應、(c)穩態
誤差轉速。…………………………………………………. 109
圖A.11 感應馬達數學模型與數學模糊模型之轉速控制採模糊控制
器及定V/f控制器響應比較，弦加、減轉時之輸出響應波形
圖。(a)輸入轉速命令與輸出轉速響應、(b)暫態響應、(c)穩
態誤差轉速。………………………………………………. 110
圖A.12 感應馬達數學模型與數學模糊模型之定位控制採模糊控制
器及定V/f控制器響應比較，正位移時之輸出響應波形圖。
(a)輸入位移命令與輸出位移響應、(b)暫態響應、(c)穩態誤
差。…………………………………………………………. 111
圖A.13感應馬達數學模型與數學模糊模型之定位控制採模糊控制
器及定V/f控制器響應比較，正、反位移時之輸出響應波形
圖。(a)輸入位移命令與輸出位移響應、(b)暫態響應、(c)穩
態誤差。……………………………………………………. 112
圖A.14感應馬達數學模型與數學模糊模型之定位控制採模糊控制
器及定V/f控制器響應比較，定加、減位移時之輸出響應
波形圖。(a)輸入位移命令與輸出位移響應、(b)暫態響應、
(c)穩態誤差。………………………………………………. 113
圖A.15感應馬達數學模型與數學模糊模型之定位控制採模糊控制
器及定V/f控制器響應比較，弦加、減位移時之輸出響應
波形圖。(a)輸入位移命令與輸出位移響應、(b)暫態響應、
(c)穩態誤差。………………………………………………. 114
圖A.16 感應馬達數學模型與數學模糊模型之定位控制採模糊控
制器配合自校正因子及定V/f控制器響應比較，正位移時
之輸出響應波形圖。(a)輸入位移命令與輸出位移響應、(b)
暫態響應、(c)穩態誤差。…………………………………. 115
圖A.17感應馬達數學模型與數學模糊模型之定位控制採模糊控制
器配合自校正因子及定V/f控制器響應比較，正、反位移時
之輸出響應波形圖。(a)輸入位移命令與輸出位移響應、(b)暫
態響應、(c)穩態誤差。……………………………………. 116
圖A.18感應馬達數學模型與數學模糊模型之定位控制採模糊控制器
配合自校正因子及定V/f控制器響應比較，定加、減位移時
之輸出響應波形圖。(a)輸入位移命令與輸出位移響應、(b)暫
態響應、(c)穩態誤差。……………………………………. 117
圖A.19感應馬達數學模型與數學模糊模型之定位控制採模糊控制器
配合自校正因子及定V/f控制器響應比較，弦加、減位移時
之輸出響應波形圖。(a)輸入位移命令與輸出位移響應、(b)暫
態響應、(c)穩態誤差。……………………………………. 118

表 目 錄

表3.1 Sugeno推論法的輸出Uk之線性函數……..……….………. 25
表3.2 Sugeno推論法的輸出Uk之線性函數………………..…….. 29
表4.1 變數f定義於各座標間的轉換關係…………….…………... 38
表4.2 感應馬達數學模型之參數…………………………………... 44
表4.3 Sugeno形式之感應馬達數學模糊模型的輸出線性函數….. 47
表4.3 Sugeno形式之感應馬達數學模糊模型的輸出線性函數(續)48
表4.4 Sugeno形式之感應馬達實際模糊模型的輸出線性函數….. 51
表4.5 感應馬達之銘牌資料………………………………………... 57

[1] 劉昌煥，交流電機控制：向量控制與直接轉矩控制原理，東華書局，2001。
[2] B. K. Bose, Power Electronics and AC Drives, Prentice-Hall, 1986.
[3] P. Vas, Vector control of AC machines, Clarendon Press, 1990.
[4] 詹前茂，電機驅動控制理論與實驗，新文京開發出版股份有限公司，2003。
[5] J. C. Bezdek, “Fuzzy models-What are they, and why?” IEEE Trans. on Fuzzy Systems, Vol. 1, pp. 1-6, 1993.
[6] W. Pedrycz, “Fuzzy modeling: Fundamentals, construction and evaluation,” Fuzzy Sets and Systems, Vol. 41, pp. 1-15, 1991.
[7] R. R. Yager and D. P. Filev, Essentials of Fuzzy Modeling and Control, John Wiley & Sons, 1994.
[8] J. S. R. Jang and C. T. Sun, “Neuro-fuzzy modeling and control,” Proceedings of the IEEE, Vol. 83, pp. 378-406, 1995.
[9] L. X. Wang, A Course in Fuzzy Systems and Control, Prentice-Hall, 1997.
[10] T. Takagi and M. Sugeno, “Fuzzy identification of systems and its applications to modeling and control,” IEEE Trans. on Systems, Man, and Cybernetics, Vol. 15, pp. 116-132, 1985.
[11] M. Sugeno and G. T. Kang, “Fuzzy modeling and control of multilayer incinerator,” Fuzzy Sets and Systems, Vol. 18, pp. 329-346, 1986.
[12] M. Sugeno and G. T. Kang, “Structure identification of fuzzy model,” Fuzzy Sets and Systems, Vol. 28, pp. 15-23, 1988.
[13] P. H. Huang and Y. S. Chang, “Fuzzy rules based qualitative modeling,” Proc. of the Fifth IEEE International Conference on Fuzzy Systems, pp. 1261-1265,1996.
[14] P. H. Huang and J. S. Jang, “Fuzzy modeling for magnetization curves,” Proc. of the 1996 North American Power Symposium, pp. 121-126, 1996.
[15] L. A. Zadeh, “Fuzzy sets,” Information and Control, Vol. 8, pp. 338-350, 1965.
[16] 孫宗瀛、楊英魁，Fuzzy控制理論、實作與應用，全華書局，1995。
[17] R. R. Yager and D. P. Filev, “Identification of nonlinear system by fuzzy models,” Proceedings of the IEEE International Conference on Fuzzy Systems, pp.1401-1408, 1992.
[18] 吳鴻鎮，模糊建模方法比較研究，國立台灣海洋大學碩士論文，1996。
[19] 楊睦貴，模糊模型應用於電力系統負載研究，國立台灣海洋大學碩士論文，1997。
[20] H. R. Kassaei, A. Keyhani, T. Woung, and M. Rahman, “A hybrid fuzzy, neural network bus load modeling and predication,” IEEE Trans. on Power Systems, Vol. 14, pp. 718-724, May 1999.
[21] J. S. R. Jang, “ANFIS: Adaptive-network-based fuzzy inference system,” IEEE Trans. on Systems, Man, and Cybernetics, Vol. 23, No. 3, pp. 665-684, 1993.
[22] C. T. Lin and C. S. G. Lee, Neural fuzzy System: A Neuro-Fuzzy Synergism to Intelligent System, Prentice-Hall, 1996.
[23] J. S. R. Jang, C. T. Sun, and E. Mizutani, Neuro-Fuzzy and Soft Computing, Prentice-Hall, 1997.
[24] 羅堅秩，負載特性分析之模糊線性模型，海洋大學電機工程學系碩士論文，1999。
[25] X. Tan, N. Zhang, L. Tong, and Z. Wang, “A fuzzy control scheme for nonlinear systems and its application to power systems,” Proceedings of 1997 IEEE International Conference on Intelligent Processing Systems, Vol. 1, pp. 281-285, October 1997.
[26] The Math Works Inc., Matlab User’s Guide, 1993.
[27] The Math Works Inc., Fuzzy Logic Toolbox User’s Guide, 1998.
[28] 賴擁成，三相感應電動機之自調適模糊轉速控制器設計，國立台灣海洋大學碩士論文，2000。
[29] 蘇木春、張孝德，機器學習：類神經網路、模糊系統以及基因演算法則，全華圖書，1999。
[30] M. Brown and C. Harris, Neuro-Fuzzy Adaptive Modeling and Control, Prentice-Hall, 1994.
[31] W. S. Kao, C. J. Huang, and C. Y. Chiou, “Dynamic load modeling in Taipower system stability studies,” IEEE Trans. on Power Systems, Vol. 10, No. 2, pp. 907-914, May 1995.
[32] L. X. Wang, Adaptive Fuzzy Systems and Control: Design and Stability Analysis, Prentice-Hall, 1994.
[33] 蕭家丁，感應電動機模糊控制器設計，國立台灣海洋大學碩士論文，2001。
[34] 李俊發，感應電動機模糊定位控制器設計，國立台灣海洋大學碩士論文，2002。
[35] 余永權、曾碧，單片機模糊邏輯控制，北京航空航天大學出版社，1995。
[36] 馮冬青、謝宋和，模糊智能控制，北京化學工業出版社，1998。
[37] W. Leonhard, Control of Electrical Drives, Springer-Verlag, 1997.
[38] J. Holtz, “State of the art of controlled AC drives without speed sensor,” Proceedings of 1995 Interational Conference on Power Electronics and Drive Systems, Vol. 1, pp. 1-6, 1995.
[39] 王偉修、劉昌煥，PC-Based 馬達控制器及時發展系統Simu-Drive，微鋒自動科技，1998。
[40] G. Bortolan and W. Pedrycz, “Fuzzy descriptive models: An interactive framework of information granulation,” IEEE Trans. on Fuzzy System, Vol. 10, pp. 743-755, 2002.
[41] M. L. Hadjili and V. Wertz, “Takagi-Sugeno fuzzy modeling incorporating input variables selection,” IEEE Trans. on Fuzzy System, Vol. 10, PP. 728-742, 2002.
[42] Z. Y. Xing, L. M. Jia, Y. Qin, and T. Lei, “Research on input variable selection for numeric data based fuzzy modeling,” Proceedings of the Second International Conference on Machine Learning and Cybernetics, Vol.5, pp. 2737-2740, 2003.
[43] W. Pedrycz and M. Reformat, “Evolutionary fuzzy modeling,” IEEE Trans. on Fuzzy Systems, Vol. 11, pp. 652-665, 2003.
[44] P. Angelov and R. Buswell, “Identification of evolving fuzzy rule-based models,” IEEE Trans. on Fuzzy Systems, Vol. 10, pp. 667-677, 2002.