Intelligent Control and Applications Laboratory

智慧型控制及應用實驗室

Room 606, Floor 6, Engineer Building E

國立陽明交通大學工程五館6樓 606室

Introduction 研究主題介紹

過去之控制理論發展需要系統之精確數學模式，但是在諸多系統與應用中受到許多的限制。而近十多年來因為人工智慧之發展，讓許多這樣的問題迎刃而解。如：藉助人類的專家經驗、推理、學習、或直覺上之判斷，完成許多複雜之非線性系統之控制。本實驗室主要研究主題為「智慧型系統及其應用」，包括深度學習、模糊系統、類神經網路、啟發式演算法(基因遺傳演算法、粒子群最佳化、進化演算法、類電磁演算法等)、灰預測系統、第二型模糊類神經網路與演化計算理論及應用；系統應用在智慧機台設計、機械手臂控制、信號處理與分析、即時非線性系統控制、PID控制設計、AGV控制、無線通訊系統、影像辨識、自走車避障與路徑規劃等。實驗室研究考量產業技術與需求，主要為AI技術應用與實現，朝智慧型控制系統於工業用機械手臂與智慧機台領域發展，已完成智慧型多軸機械手臂之控制、智能化多軸工具機控制與智慧感測與預兆診斷。

Intelligent Systems 智慧型系統

何謂「智慧型控制系統」？借用人工智慧之父Prof. John McCarthy定義：「人工智慧就是要讓機器的行為看起來就像是人所表現出的智慧行為一樣。」簡單來說即是將人類的「智慧」模式應用於系統、控制領域中。一般來說，一個「智慧型控制系統」必須具備感知、做決策與行動等能力。近年來從日常生活中可發現許多智慧型控制系統之應用，從早年的模糊控制的洗衣機、冷氣機至最近的智慧型機器人、智慧型運輸系統、系統自動化、智慧型大樓等均為智慧型系統之展現。

(A) Application of Intelligent Systems 智慧型系統與應用

在此領域中，近年來成果主要要在AI(或深度學習、機器學習)於智慧機台實現與設計，執行科技部AI專案計畫4年，完成多項技術開發；工具機系統鑑別、伺服調機、振動信號分析、機台診斷、刀具磨耗與品質估測、感測器融合技術開發...等。此外，亦完成不平衡資料集之多分類問題技術、可解釋AI(XAI)、強化學習、遷移學習於智慧機台之應用。並將建立AI模型成功應用於AI晶片與SOC實現驗證。

(B) Control and Applications of Robot Manipulator 機械手臂控制及其應用

本實驗室主要研究非線性非仿射系統之智慧型控制設計、自車控制與實現等。近年來將將研究成果實現於工業用機器手臂之精密控制，已完成適應性機械臂之力控制(adaptive force control)、sensorless機械手臂力估測技術開發、冗餘自由度機械手臂控制與應用。

(C) Contol of CNC Servo CNC伺服控制

本研究主題在於精密機械控制，主要研究工具機之CNC伺服控制器設計，期許工具機性能達到高速、高精。目前研究有「五軸工具機之碰撞偵測」、「工具機防撞機制建立」、「智慧型CNC伺服控制器設計」、「智慧型工具機診斷系統」、「利用優化演算法解決五軸工具機之參數優化與加工匹配研究」。

(D) Evolutionary Algorithm and Implementation 演化計算理論與實現

該領域研究主要結合模糊類神經系統之研究與應用，包括演化算法在最佳化、非線性參數估測、自適應建模和神經網絡系統設計等領域。在演化演算法研究上，近年來致力於混合式演算法應用於神經網路學習與非線性控制上，我們結合基因遺傳演算法、粒子群最佳化之全域最佳化、微分演化與多點搜尋與倒傳遞收斂快速之特性，提出相關之研究成果，並應用於機台參數優化、AI模型優化、分類問題、影像處理與信號處理。