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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:黃融一
研究生(外文):HUANG, JUNG-YI
論文名稱:以PSO法設計自穩拐杖
論文名稱(外文):Design self-stabilizing crutches by PSO method
指導教授:沈志昌沈志昌引用關係
指導教授(外文):SHEN,CHIH-CHANG
口試委員:張安成黃志鵬
口試委員(外文):CHANG,ANN-CHENHUANG, CHIH-PENG
口試日期:2020-07-10
學位類別:碩士
校院名稱:嶺東科技大學
系所名稱:資訊科技系碩士班
學門:電算機學門
學類:電算機一般學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2020
畢業學年度:108
語文別:中文
論文頁數:34
中文關鍵詞:PSOPID控制器自穩拐杖線性遞減權重
外文關鍵詞:PSOPID controllerself-stabilizing crutchesLinearly Decreasing Weight
相關次數:
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台灣邁入老年化社會,隨著人口老化,老年人步行問題與行動載具的需求越來越頻繁,移動上柺杖仍是多數老人仰賴的輔助工具,張裕國(2019)[1]提出了以PSO-PID方式輔以3D列印設計自穩柺杖,其中驗證了PSO結合PID控制能有效達到系統自穩以及尋找出初期最佳PID參數。
本研究延伸該研究,企圖解決兩項研究問題,其中因平台所限制而未能驗證之PSO粒子與自穩系統關係,將於本研究中驗證與尋求均衡的粒子數。第二要項為提出以權重調整為基礎的PSO-PID改良方式,以權重自調方式於較低的粒子數而能得到不俗於高粒子數的迭代次數;透過線性遞減權重來達到PSO提早收斂,達到預期目標。本論文亦驗證具線性遞減權重PSO-PID優於PSO-PID方法,透過實驗數據證明之,相關研究成果亦落實於以3D列印所建構的實務測試自穩柺杖,使得研究具備實用性與未來市場參考價值。

Taiwan has become an aging society partly. As the population ageing, walking problems and the requirement to drive mobility vehicles for the elderly seems to be happening more often. It is fact that most of the elder rely on auxiliary crutches. Yu-Guo Zhang (2019)[1] proposed A self-stabilizing crutches designed with PSO-PID and supplemented by 3D printing were verified, which verified that PSO combined with PID control can effectively achieve system self-stability and find the period of the best PID parameters at the beginning.
This research extends the Zhang’s one and attempts to solve two problems in that research. First of all, the relationship between PSO particles and self-stabilizing systems that have not been verified due to platform limitations will be verified and sought for a balanced number of particles in this study. Secondly, it is important to propose a PSO-PID improvement method based on weight adjustment. The weight self-adjusting method can be used to obtain a number of iterations that is not inferior to the high particle number at a low particle number; the linear PSO decreases the weight to achieve early PSO convergence and hit the desired goal. This paper also verifies that PSO-PID with linear decreasing weight is better than PSO-PID method. It is proved by experimental data that the research findings can be implemented in the practical test self-stabilizing crutches constructed by 3D printing and would be a practical research for the future market to discuss.

摘要 i
ABSTRACT ii
誌謝 iii
目錄 iv
表目錄 vi
圖目錄 vii
符號說明 ix
第一章 緒論 1
1-1 研究背景 1
1-2 研究目的 2
1-3 論文架構 3
第二章 相關研究 4
2-1 Arduino 4
2-1-1 Arduino UNO 4
2-1-2 Arduino MEGA 4
2-2九軸感測器MPU-9250 6
2-3 3D列印 6
2-4 PID控制器 7
2-5 粒子群最佳化演算 8
第三章 架構設計 10
3-1需求分析 10
3-2 自穩拐杖架構設計 10
3-2-1自穩拐杖系統設計 10
3-2-2自穩拐杖結構設計 12
3-3 PSO-PID控制 13
3-4 原始PSO-PID優化 15
3-4-1增加粒子數 16
3-4-2慣性遞減權重 17
第四章 實驗環境 21
4-1研究環境 21
第五章 實驗結果 24
5-1線性遞減權重 24
5-2角度補償狀態比較 28
第六章 結論 31
參考資料 32


[1]張裕國(2019)。以PSO-PID控制器設計防跌倒拐杖。嶺東科技大學資訊科技系碩士班碩士論文,台中市。
[2]Suganthan, "Particle swarm optimiser with neighbourhood operator," Proceedings of the 1999 Congress on Evolutionary Computation-CEC99 (Cat. No. 99TH8406), Washington, DC, USA, 1999, pp. 1958-1962 Vol. 3, doi: 10.1109/CEC.1999.785514.
[3]Arduino 官方網站:https://www.arduino.cc/。
[4]Inve Sense, "MPU-9250 Product Spec if ica Revision 1.1,"https://www. invesense.com/wp-content/uploads/2015/02/PS-MPU-9250A-01-v1.1.pdf
[5]R. Eberhart and J. Kennedy, "A new optimizer using particle swarm theory," MHS'95. Proceedings of the Sixth International Symposium on Micro Machine and Human Science, Nagoya, Japan, 1995, pp. 39-43, doi: 10.1109/MHS.1995.494215.
[6]德霖學報「第27期」2014 年1 月 改良式粒子群演算法最佳化設計 邱進東
[7]研發養成所( Bridan's Blog - 4rdp, For R&D Person ):https://4rdp.blogspot.com/2008/12/apply-pid-to-control-lego-nxts-speed.html
[8]Dai Wen Zhi, YANG Xin Le. "Particle swarm optimization algorithm based on inertia weight logarithmic decreasing ". Computer Engineering and Applications, 2015, 51(17):14-19.
[9]Y. F. Chen, D. Napoli, S. K. Agrawal and D. Zanotto, "Smart Crutches: Towards Instrumented Crutches for Rehabilitation and Exoskeletons-Assisted Walking," 2018 7th IEEE International Conference on Biomedical Robotics and Biomec hatronics (Biorob), Enschede, 2018, pp. 193-198, doi: 10.1109/BIOROB.2018.8487662.
[10]R. R. Bambulkar, G. S. Phadke and S. Salunkhe, "Movement control of robot using fuzzy PID algorithm," 3rd International Conference on Electrical, Electronics, Engineering Trends, Communication, Optimization and Sciences (EEECOS 2016), Tadepalligudem, 2016, pp. 1-5, doi: 10.1049/cp.2016.1519.
[11]Y. Shi and R. Eberhart, "A modified particle swarm optimizer," 1998 IEEE International Conference on Evolutionary Computation Proceedings. IEEE World Congress on Computational Intelligence (Cat. No.98TH8360), Anchorage, AK, USA, 1998, pp. 69-73, doi: 10.1109/ICEC.1998.699146.
[12]鄒瑞怡。「使用拐杖對中風病患步態的影響」。碩士論文,國立成功大學醫學工程學系,1997。
[13]黃郁授。「自適應慣性權重改良粒子群演算法之研究」。碩士論文,中原大學資訊管理研究所,2007。
[14]萬軒詔。「高齡者多功能手杖之設計研究」。碩士論文,大同大學工業設計學系(所),2009。
[15]王亮達。「使用PSO-GA演算法運用於TSP問題上做移動式機器人路徑最佳化」。碩士論文,南台科技大學電機工程系,2010。
[16]詹勳賢。「粒子群演算法之最佳化比例積分控制器應用於低軌衛星追蹤系統」。碩士論文,國立高雄應用科技大學電子工程系碩士班,2013。
[17]杜柏憲。「光伏系統在遮陰情況下利用改良式粒子群優化演算技術 之最大功率點追蹤」。碩士論文,國立暨南國際大學電機工程學系,2016。
[18]陳薪如。「應用多評準決策分析法探討民眾選購行動輔具之關鍵-以輪椅及拐杖為例」。碩士論文,朝陽科技大學休閒事業管理系,2018。
[19]趙英傑 (2016)。《超圖解 Arduino 互動設計入門(第3版) 》。台灣:旗標出版社。
[20]林聖泉 (2018)。《從 Arduino 到 AVR 微控制器:嵌入式系統原理與應用》。台灣:旗標出版社。
[21]MPU-9250數據表| TDK InvenSense公司:https://invensense.tdk.com/download-pdf/mpu-9250-datasheet/

電子全文 電子全文(網際網路公開日期:20240710)
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