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歷史雜誌

依專輯名稱關鍵字搜尋或依年份搜尋，年份輸入範例202406

作者:陳信文、鄭中強、蕭得聖基於最小追蹤誤差與頻域限制條件之伺服馬達PID控制器參數自動調整法則

有鑑於伺服馬達控制架構中大多數仍然使用PI或PID控制器，大部分的設計方法可經由簡單的公式求得PID控制器參數，但多數的調整方法無法兼顧系統的強健與性能。所以，本文章提出一套調整方法，同時考慮到時域與頻域的性能指標，在最小化平方積分誤差時，亦同時加入頻域限制。利用頻率整形（frequency shaping）的概念，調整系統之頻率響應，以達成符合相位邊界（phase margin）且使頻寬最大化的最佳控制器參數調整方法，使設計出的控制系統能兼顧強健性與性能，再由此最佳化參數調整方法發展出一整套的參數調整流程，最後將此調整流程整合於人機介面，並實際運用在Faulhaber伺服馬達的速度控制與位置控制上。實驗結果顯示，與Faulhaber的參數自動調整演算法相比，本研究所得到的控制器參數可達到更好之控制效能。

作者:陳建良、陳子立、雲聿加、鐘咚咚、黃羽繪、蔡宗廷、鄭中強AGV/AMR中AI應用之研究調查

在工業 4.0 的浪潮下，各式自動化感測技術與控制系統漸普及，相較過去依靠人工分檢與搬運的工廠物流方式，現今出現越來越多智慧工廠，並引入具有自主感知和智慧路徑規劃能力的自動導引車（AGV）和自主移動機器人（AMR）。而人工智慧（AI）在 AGV 和 AMR 的應用中也扮演重要角色，除優化傳統的路徑規劃、任務排程等問題，也提升衝突解決、電池充電排程及預測性維護等方面的效率。本文主要探討 AI 在 AGV 和 AMR 中的七大應用，並針對啟發式演算法、深度學習與機器學習方法深入介紹，最後分析這些技術在提升生產效率、降低成本和強化產能彈性等方面的現狀以及未來趨勢。