臺灣博碩士論文加值系統

本文旨在研究使用神經網路控制助動型單輪車座位平台之縱向平衡。在技術上，座位平台瞬間之縱向加速度及俯仰角速率係以慣性量測儀(IMU)檢出。然後，應用數位訊號處理器實現控制法則，再驅動俯仰平衡機構之馬達，使平台達到平衡。在學理上，以馬達輸入之指令為神經網路之輸入，平台姿態(加速度與角速度)之反應為神經網路之輸出，來判定系統動力廠。再經由督導性前饋倒傳遞，獲取最佳之神經網路鍵結矩陣。然後再以鍵結矩陣之反矩陣配合平台姿態之反應來產生控制指令，此即為控制器之設計；若再進一步以競爭學習及學習向量量化法則(LVQ)予以分類，則可建立最佳化之模糊法則曲面，而建立神經網路與模糊技術之聯結途徑。

Study of this article is focused on the pitch control of a power-aided unicycle by using a neural controller. Longitudinal acceleration and pitch rate of seat or platform of the unicycle, measured by IMU (Inertial measurement unit), are regarded as inputs of neural controller that is implemented by DSP. Output of neural controller then drives pitch motor mechanism to achieve pitch stabilization. Since the power-aided unicycle behaves as if it were an inverted pendulum, the controller is initially designed by fuzzy approach using direct searching for membership partitioning to avoid singularity. Plant parameters of the unicycle are identified by incorporating measured data from plant I/O into the simulation. Comparison between results of simulation and experiment proves this approach has good benefit on dealing with dead zone, saturation and multi-gradient control surface in a nonlinear system.

第一章 緒論……………………………………………………………………… 1
1.1 研究動機及目的……………………………………………………… 1
1.2 文獻回顧……………………………………………………………… 2
1.3 論文架構……………………………………………………………… 5
第二章 單輪車穩定平台架構…………………………………………………… 6
2.1 機構簡介……………………………………………………………… 6
2.2 系統流程圖…………………………………………………………… 7
2.3 車身機構設計………………………………………………………… 10
2.4 倒單擺運動力學……………………………………………………… 14
2.5 馬達參數建立………………………………………………………… 17
第三章 控制理論………………………………………………………………… 19
3.1 前言…………………………………………………………………… 19
3.2 歸屬函數……………………………………………………………… 19
3.3 模糊邏輯控制………………………………………………………… 20
第四章 類神經網路……………………………………………………………… 23
4.1 前言…………………………………………………………………… 23
4.2 神經元介紹…………………………………………………………… 23
4.3 神經元網路架構……………………………………………………… 24
4.4 線性濾波……………………………………………………………… 25
4.5 系統識別……………………………………………………………… 27
4.3 類神經網路控制器…………………………………………………… 29
4.6 競爭學習……………………………………………………………… 31
4.7 學習向量量化………………………………………………………… 32
第五章 系統製作………………………………………………………………… 33
6.1 簡介…………………………………………………………………… 33
6.2 硬體架構……………………………………………………………… 33
6.3 軟體設計……………………………………………………………… 38
第六章 模擬與實測結果………………………………………………………… 43
6.1 簡介…………………………………………………………………… 43
6.2 模糊控制器模擬……………………………………………………… 43
6.3 類神經網路模擬……………………………………………………… 47
6.4 馬達模型模擬………………………………………………………… 53
6.5 系統模擬……………………………………………………………… 55
6.6 系統實測……………………………………………………………… 59
第七章 結論與未來發展………………………………………………………… 65
7.1 結論…………………………………………………………………… 65
7.2 未來研究方向………………………………………………………… 65
參考文獻…………………………………………………………………………… 66
簡歷………………………………………………………………………………… 68

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