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 本論文的設計目的是實現模糊自適應調節滑模控制器來進行仿真花燈龍的運轉，藉由模糊自適應調節滑模控制器對仿真機械花燈龍控制動作，可以讓多軸機械花燈龍可以穩定位置搖擺操作控制且降低機械花燈龍驅動時的抖振現象。系統設計是以模糊自適應調節滑模控制器使控制不依賴系統的模型與可柔化控制信號，真正達到位置控制的目的。
 This paper is designed to achieve the Fuzzy self-adaptive tuning slider model controller simulation mechanical lantern dragon functioning by Fuzzy self-adaptive tuning slider model controller simulation mechanical lantern dragon control action allows multiracial the mechanical lantern dragon can stable position swing operation control and reduce the lantern dragon drive buffeting phenomenon. The system design is based on the f Fuzzy self-adaptive tuning slider model controller the control does not depend on the model of the system and can soften the control signal, really achieve the purpose of the position control.
 誌謝-----------------------------------------------------------------------------------I中文摘要----------------------------------------------------------------------------------II英文摘要--------------------------------------------------------------------------------III目錄-------------------------------------------------------------------------------------- IV圖目錄-----------------------------------------------------------------------------VI第一章 緒論----------------------------------------------------------------------------11.1 前言------------------------------------------------------------------------------11.2 研究動機與目的---------------------------------------------------------------11.3 論文架構------------------------------------------------------------------------2第二章 數學模型----------------------------------------------------------------------32.1 直流馬達轉移函數------------------------------------------------------------32.2 建立數學模型的方法---------------------------------------------------------72.2.1 機理建模-----------------------------------------------------------------72.2.2 根據輸入輸出數據建立數學模型-----------------------------------82.2.2.1 非參數模型------------------------------------------------------82.2.2.2 參數模型---------------------------------------------------------82.3 PID控制器設計----------------------------------------------------------------102.3.1 比例、積分和微分控制作用對過程控制品質的影響-----------112.3.1.1 比例控制作用對過程控制品質的影響--------------------112.3.1.2 積分控制作用對過程控制品質的影響--------------------122.3.1.3 微分控制作用對過程控制品質的影響--------------------12第三章 模糊理論---------------------------------------------------------------------143.1 模糊計算----------------------------------------------------------------------143.1.1 模糊集合、模糊邏輯及其運算--------------------------------------143.1.2 模糊邏輯推理---------------------------------------------------------183.1.3 模糊判決方法---------------------------------------------------------213.2 模糊理論 [4] -----------------------------------------------------------------233.3 模糊推論系統[8-19]---------------------------------------------------------243.4 模糊自適應調節原理--------------------------------------------------------28第四章 實驗驗證---------------------------------------------------------------------324.1 系統編寫程式-----------------------------------------------------------------38第五章 結論與未來展望------------------------------------------------------------395.1 結論-----------------------------------------------------------------------------395.2 未來展望-----------------------------------------------------------------------39參考文獻-------------------------------------------------------------------------40個人簡歷-------------------------------------------------------------------------43附件一------------------------------------------------------------------------------------44附件二------------------------------------------------------------------------------------48附件三------------------------------------------------------------------------------------53
 [1]孫任範，“小型自走機器人動力驅動及相撲設計”，台灣科技大學電機工程系碩士論文，2007年12月。[2]許哲源，“自走車之驅動控制與避障”，國立成功大學工程科學系碩士論文”，2003年7月。[3]C.-H. Chen and M.-Y. Cheng, 2006, “Design of a multispeed winding for a brushless dc motor and its sensorless control,” IEE Proceedings on Electric Power Applications, Vol. 153, No. 6, pp. 834 - 841.[4] P. Pillay, R. Krishnan, ”An investigation into the torque behavior of a brushless DC motor drive,”Industry Applications Society Annual Meeting, 1988., Conference Record of the 1988 IEEE2-7 Oct. 1988 Page(s):201 - 208 vol.1 Digital Object Identifier 10.1109/IAS.1988.25064[5]JAIME De La Ree, NADY Boules, ” Torque production in permanent- magnet synchronous motors,” Industry Applications, IEEE Transactions on Volume 25, Issue 1, Part 1, Jan.-Feb. 1989 Page(s):107 – 112.[6]Lin T.C., &; Pourahmadi M. (1998). Nonparametric and Non-Linear Models and Data Mining in Time Series：A Case-Study on the Canadian[7]Lynx Data. Al Statist. (1998) , 47. Part 2, 187-201. Fuller, W. A., &; Hasza, D. P. (1981). Properties of Predictors for Autoregressive Time Series. Journal of the American Statistical Association , 76 (373), pp. 155-161.[8]孫宗瀛、楊英魁，“Fuzzy控制：理論、實作與應用”，全華科技圖書出版，台灣台北縣，1994年8月。PP2-18[9]B. Chen, X. Liu, and S. Tong, “Adaptive fuzzy output tracking control of MIMO nonlinear uncertain systems,” IEEE Trans. on Fuzzy Systems, Vol. 15, No. 2, pp. 287-300, 2007.[10]H. X. Li and S. Tong, “A hybrid adaptive fuzzy control for a class of nonlinear MIMO systems,” IEEE Trans. on Fuzzy Systems, Vol. 11, No. 1, pp. 24-34, 2003.[11]E. H. Mamdani, “Applications of fuzzy algorithms for simple dynamic plants,” Proc IEE Inst. Elect Eng. Contr. Sci., vol. 121, pp.1585-1588, 1974.[12] A. B. Sharkawy, “Genetic fuzzy self-tuning PID controllers for antilock braking systems,” Engineering Applications of Artificial Intelligence, pp. 1041-1052, Jun. 2010.[13] L. X. Wang and J. M. Mendel, “Generating fuzzy rules by learning from examples,” IEEE Trans. Syst., Man, Cybern., vol. 22, no. 6, pp. 1414-1427, 1992.[14]L. A. Zadeh, “Fuzzy Sets,” Inform. Control, Vol. 8, pp. 338-353, 1965.[15]T. Yamakawa, “Stablilization of an inverted pendulum by a high speed fuzzy logic controller hardware system,” Fuzzy Sets and Systems, Vol. 32, pp. 161~180, 1989.[16]J. Y. Chen “Rule regulation of fuzzy sliding mode controller design: direct adaptive approach,” Fuzzy Sets and Systems, Vol. 120 pp. 159~168, 2001.[17]T. Takagi, and M. Sugeno, “Fuzzy identification of systems and its applications to modeling and control,” IEEE Trans. On Syst. Man. Cybern, Vol. SMC-15, No. 1, pp. 116-132, 1985.[18]Chang R.L.P. and Pavlidis T. (1977), “Fuzzy Decision Tree Algorithms.”, IEEE Trans. on systems, Man and Cybernetics, Vol.7, No.1, p.28-35.[19]Janikow C.Z., “Fuzzy Decision Trees: Issues and Methods.”, IEEE Trans. on Systems, Man and Cybernetics Part B, Vol.28, No.1, p.1-14. 1998[20]陳世偉，“雙輸入雙輸出模糊控制於泵浦控制之研究”，國立中央大學機械工程研究所碩士論文，2004年6月。[21]陳茂林，“微處理機C-51實務設計”，松崗資產管理股份有限公司，台灣台北市，2010年9月。[22]趙冬斌、易建強，“全方位移動機器人導航”，科學出版社，北京出版，2010年6月，pp18-22. pp27-33.[23] 蔡自興，‘‘機器人學基礎‘‘，機械工業出版社，2009，5 pp.51~64[24] CNY70 datasheet, Vishay Semiconductors.
 國圖紙本論文
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 1 雙輸入雙輸出模糊控制於泵浦控制之研究 2 小型自走機器人動力驅動及相撲設計 3 教導記憶式機械手臂模糊自適應調節滑模控制器設計

 1 李昊陞，「世界各主要國家兵役制度之比較」，役政特刊，第5 期（1995年），頁 91-112。 2 倪岱峰，「我國採行募兵制的歷史教訓」，役政特刊，第7期（1997年），頁 47-62。 3 陳鍾秀，「對我國現行兵役制度之探討」，役政特刊，第7期（1997 年 3 月），頁77-83。 4 韓震宇， 「如何提升官兵心理適應程度以強化國軍素質與戰力」，陸軍學術月刊 ，第37卷425期（2001年 1 月），頁 55-60。 5 王景舜，「從兵役制度探討我國募兵制之推行」，後備動員軍事雜誌，第73期（2006年），頁66-78。 6 林澤助，「影響國軍推動『募兵制』關鍵因素探討」，國防雜誌，第25卷第2期（2010），頁102-112。 7 張馬可，「募兵制與徵兵制比較研究」，國防雜誌，第19 卷第6 期（2004年），頁 23-36。 8 滕昕雲，「中華民國兵制之探討」，尖端科技，第178 期（1999年），頁88-95。

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