臺灣博碩士論文加值系統

目前光纖在自動對位技術的研究中，可分為被動式對位及主動式對位。被動式對位是運用光纖連接器做耦合，其損耗高無形中提高了光纖通訊系統的成本。而主動式對位能提供精確快速及低損耗的自動對位並連接，相對的就顯得非常重要。所以開發一個有效率的光纖主動式自動對位演算法的關鍵技術，對於發展光纖封裝自動化有其必要性。
本文首先使用Blind Search方法將光源分佈的情形量測並紀錄，做為後續最佳化搜尋時的邊界條件設定，接著運用Nelder-Mead Simplex最佳化搜尋理論先搜尋定位於光源附近，作為代替昂貴CCD的粗調後，再運用Steepest Descent最佳化搜尋理論去做細調，以求得光源損耗的極小值。
在Steepest Descent演算法的過程中，使用One Dimensional Search的方法求得Step Size 的最佳值，使演算法在有限步驟內便能快速收斂到停止條件。經實驗驗證最佳化搜尋理論Nelder-Mead Simplex搭配Steepest Descent搜尋方法比個別單一搜尋方法，其收斂速度有顯著的改進，且能更快速、更精確的達成光纖自動對位。

At present, automatic alignment technologies for optical fibers can be divided into the passive and active ones. In the passive alignment, optical connectors are usually used to make coupling. Because of higher connection losses, the performance and efficiency using optical connectors are not very well. On the contrary, the active alignment can offer an accurate way and have lower losses during the connection. Also in the manufacturing process of optical components, active alignment plays an important role to increase the accuracy.
This research first uses the “Blind Search Method” to examine the distribution of the light source, and set as the boundary conditions for the following optimization process. In the beginning of the optimization, the “Nelder-Mead Simplex Method” is used for course alignment instead of using expensive CCD cameras. It also ensures that local minimum traps can be avoided. Then, the “Steepest Descent Method” is applied to get a more accurate alignment. In the “Steepest Descent Method”, the “One Dimensional Search” is used to get the optimum value of the step size instead of setting as a constant value. It ensures that this algorithm can converge fast in limited steps. In summary, combining these two methods can provide a fast and accurate way for the active alignment.

誌謝 ii
摘要 iii
ABSTRACT iv
目錄 v
表目錄 ix
圖目錄 x
1. 緒論 1
1.1 前言 1
1.2 研究動機與目的 4
1.3 研究方法 5
1.4 文獻回顧 6
1.4.1 被動式對位 6
1.4.2 主動式對位 12
1.5 論文架構 13
2. 光纖對位損耗原理介紹 14
2.1 光纖本質損失源 14
2.2 光纖接續損失 15
2.2.1 徑向偏移 16
2.2.2 角度偏移 16
2.2.3 端面間隔 17
2.3 系統因素 18
3. 最佳化搜尋演算法之基本理論介紹 20
3.1 Blind Search方法 21
3.2 Steepest Descent搜尋方法 24
3.2.1 Steepest Descent搜尋演算法 24
3.3 Conjugate Gradient搜尋方法 27
3.3.1 Conjugate Gradient搜尋演算法 28
3.4 Simplex搜尋方法 30
3.4.1 Simplex搜尋演算法 31
3.5 Nelder-Mead Simplex搜尋方法 34
3.5.1 Nelder-Mead Simplex搜尋演算法 35
3.6 小結 37
4. 系統架構之介紹 38
4.1 前言 38
4.2 系統硬體架構之介紹 39
4.2.1 X-Y軸直流伺服馬達 41
4.2.2 PCI-7344馬達控制卡 43
4.2.3 PCI-6014資料擷取卡 46
4.2.4 紅外線感測器 48
4.2.5 紅外線發光二極體 48
4.3 系統軟體架構之介紹 50
4.3.1 MATLAB簡介 52
4.3.2 LabVIEW簡介 52
5. 實驗驗證 53
5.1 實驗準備 53
5.2 PID控制參數之調整結果 55
5.3 方陣式Blind Search之搜尋結果與討論 57
5.4 Steepest Descent之搜尋結果與討論 60
5.4.1 Steepest Descent運用Equal Interval Search結果與討論 60
5.4.2 Steepest Descent運用Golden Section Search結果與討論 63
5.4.3 Steepest Descent運用Polynomial Interpolation結果與討論 66
5.5 Nelder-Mead Simplex之搜尋結果與討論 69
5.6 Nelder-Mead Simplex搭配Steepest Descent結果與討論 72
5.7 小結 82
6. 結論與未來研究方向 83
6.1 結論 83
6.2 未來研究方向 85
參考文獻 87
附錄壹 數學符號定義與說明 91
附錄1.1 梯度向量 91
附錄1.2 有限差分法 92
附錄1.3 單變數隱函數最小化之數值方法 93
附錄1.3.1 等間距搜尋演算法 93
附錄1.3.2 黃金比例的定義與說明 96
附錄1.3.3 黃金切割搜尋演算法 96
附錄1.3.4 二次多項式曲線近似法之定義與說明 99
附錄1.3.5 二次多項式曲線近似法之演算過程 100
附錄貳 直流伺服馬達規格 103
附錄參 PCI-7344馬達控制卡規格 105
附錄肆 PID說明與參數調整 108
附錄4.1 PID參數說明 108
附錄4.2 PID參數調整 109
附錄伍 PCI-6014資料擷取卡規格 110
自傳 115

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