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基於生成式人工智慧之永磁直線同步馬達驅動控制參數智慧優化策略
作者
史偉群、葉賜旭、謝鎮洲
刊登日期：2025/10/29
摘要
為解決高階運動控制系統參數調整的挑戰，本研究聚焦於永磁直線同步馬達，提出一套結合生成式人工智慧的智慧優化策略。本方法以延伸型比例-比例積分控制模型為基礎，透過大規模模擬建立數據資料庫，並且設計結構化提問機制，引導生成式人工智慧建構邏輯推理鏈，以辨識參數敏感度且推導最佳調整順序與區間。經模擬與實機雙重驗證，證實此智慧調參方法能顯著提升效率、縮短試驗時間，並且具備跨資料整合與推論能力。本研究不僅突破傳統限制，更為智慧製造領域提供一具實務性與創新性的參考架構，驗證生成式人工智慧在高階驅動控制的應用潛力。
Abstract
To address the challenges of parameter tuning in advanced motion control systems, this study investigates permanent-magnet linear synchronous motors and introduces an intelligent optimization strategy that integrates generative AI (GAI). The proposed approach employs an extended proportional-proportional-integral control structure, supported by a database constructed through large-scale simulations. A structured questioning mechanism is designed to guide the GAI in forming a logical reasoning chain, enabling the identification of parameter sensitivities and the derivation of optimal tuning sequences and ranges. The effectiveness of the method is validated through both simulations and experiments, demonstrating significant improvements in efficiency, reductions in trial time, and robust capabilities for cross-data integration and inference. By overcoming the limitations of conventional tuning methods, this research provides a practical and innovative framework for smart manufacturing, thereby highlighting the application potential of GAI in advanced drive control.
前言
在全球工業自動化的浪潮下，以永磁直線同步馬達 (PMLSM) 為核心的直接驅動系統，因其高效率、高精度、無背隙、以及低摩擦損耗等優勢，已廣泛應用於半導體製程、自動化搬運、高階工具機等精密產業，成為實現智慧製造的關鍵零件。為滿足日益嚴苛的動態響應與定位精度需求，PMLSM的驅動控制策略亦不斷演進。目前業界普遍採用的比例-比例積分 (PPI) 控制器，雖然具備結構簡單與調整便利的優點，但在面對高速往復或複雜動態軌跡時，常因缺乏有效的前饋補償機制，而難以同時兼顧響應速度與追蹤精度。
為此，學界提出整合多項前饋與誤差補償機制的延伸型PPI控制架構，旨在提升系統的動態追蹤性能。然而，此架構引入多個額外的控制增益參數，這些參數間存在高度耦合與非線性的交互作用，使得參數調整過程變得極為敏感與繁瑣。傳統的試誤法 (Trial-and-Error) 不僅耗時費力，且難以找到全域最佳解；而基於模型的設計方法，則高度依賴精確的系統數學模型，在實際應用中常因模型失配而效果不彰。
傳統的控制器參數調整方法，如Ziegler-Nichols閉迴路振盪法與Cohen-Coon程序反應曲線法，雖為PID控制器提供初步的增益設計依據，但在處理如延伸型PPI這類高耦合與多參數的複雜系統時，常出現設計效率低且難以兼顧多項性能指標的困境，而這些指標(如誤差方均根RMSE)的選擇與詮釋本身亦是重要的科學議題[1]。
為提升調整效率與全域性能，學界與業界逐漸採用元啟發式最佳化演算法 (metaheuristic optimization methods)，例如基因演算法 (genetic algorithm, GA)、粒子群演算法 (particle swarm optimization, PSO)、與蟻群演算法 (ant colony optimization, ACO) 等[2]。其中，PSO因其運算簡潔且收斂快速的特性，被廣泛應用於控制器參數優化，能有效降低誤差與縮短調整時間[3]。然而，PSO對初始參數設定敏感且易陷入局部最佳解。總體而言，這類演算法多著重於結果導向的數值搜尋，其決策過程缺乏明確的物理意義與可追溯性，對使用者而言如同一個黑盒子，在操作與理解上存在不確定性。此外，對於基於模擬的優化方法，如何有效地對參數空間進行取樣，以確保數據的代表性與計算效率，本身就是一項關鍵挑戰[4]。
與此同時，大型語言模型 (large language models, LLMs) 的突破性進展，催生提示工程 (prompt engineering) 此一新興技術。藉由精心設計的提示策略，如思維鏈 (chain-of-thought, CoT)，可顯著提升模型在數學與邏輯推理任務上的表現[5]。研究指出，具備高AI素養的使用者能藉由結構化與目標導向的提示，有效提升模型回應的品質與任務契合度[6]。在處理複雜任務時，結合模組化架構與多模態資料的提示工程，更有助於任務拆解與資料整合[7]。這為解決複雜控制系統的參數優化問題提供一條具備邏輯性、可解釋性、與高效性的新路徑。
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2025年11月號
(單篇費用：參考材化所定價)