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運用長短期記憶模型改善粒子群優化法於XXY共平面平台之定位控制

為了解決pci驅動win11的問題，作者馬銘佑 這樣論述：

本論文提出粒子群優化法(Particle Swarm Optimization, PSO)於XXY共平面平台並具雙CCD，透過自動光學檢測(Automated Optical Inspection，AOI)回饋平台即時定位，以進行PID控制器智能調機，透過PSO於XXY平台進行多軸及不同路徑優化其控制參數。在PSO演算法初期需預設停止搜尋適應值(fitness)，這需花費大量時間進行分析研究以調整適合參數，為解決此問題，提出長短期記憶 (Long Short-Term Memory, LSTM) 深度學習模型可以識別長期依賴和時序問題的模型，使用 LSTM 模型改進 PSO尋找最佳適應值之搜

尋次數。利用LSTM 預測 PSO 的適應值趨勢，則可無需預先評估適應值，透過適應值趨勢進行是否調整慣性權重(w)進行收斂或提前結束PSO搜尋，則可節省後續優化時間。將提出的方法應用於由雙CCD和由PC-based的運動控制卡組成的視覺伺服系統在 XXY 平台運動。實驗結果LSTM 可以預測適應值以減少 PSO 適應值演算所需次數，可降低PSO搜尋時間達50%，預測適應值MAPE約為12%以下，在XXY平台的不同控制模式及路徑條件下都成功進行適應值預測。未來可通過 LSTM預測模型建置，可運用在工廠生產線於精密平台之控制器優化機制。

PCI直流馬達定速之模糊控制

為了解決pci驅動win11的問題，作者白松木 這樣論述：

本文旨在設計由Win XP作業系統下，利用BCB軟體配合PCI介面卡來作為基礎，以模糊控制為主的系統架構，再配合外部的電子電路偵測馬達轉速和產生PWM訊號來驅動馬達，使控制馬達正確的運轉。並且實際測試馬達目前的轉速，並將馬達轉速傳回電腦，做為模糊控制參數的輸入。經過電腦的模糊控制，使馬達得到實際的轉速控制曲線。