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分散式智慧型汽車網路監控系統的設計與實作(I)
(2006)
王啟旭
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Wang Chi Hsu
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交通大學電機與控制工程系
本計畫的主要目的在探討新世紀智慧型汽車網路系統的架構與實際應用，最後並將建立一套最適合新世紀智慧型汽車使用的網路系統。本計畫第一年將首先探討目前比較先進發汽車內部使用的網路，如使用在汽車動力部門的CAN 及 LIN 匯流排網路。接著我們將更進一部鑽研1999 年才從德國提出的MOST (Media Oriented Systems Transport)光纖網路。此MOST (Media Oriented Systems Transport)光纖網路主要是在大幅改善汽車多媒體裝置的效果，並提供動力部門的CAN 及 LIN 匯流排網路的顯示界面，以提升新世紀智慧型汽車的安全係數。然而如此一來，汽車上就有兩種以上的網路系統，而成為分散式的網路系統。如果此分散式網路系統間沒有良好的協調，而形成網路死鎖 (deadlock) 現象，或是因為不同型式的資料流量同時性太大，而形成網路資料流量遲緩現象。此皆我們所不希望見到的現象。因此本計劃第二年的主要目的是設計一種類似網路路由器 (router) 的整合式控制模組 ICM (Integrated Control Module) 來避免汽車分散式網路間的死鎖現象及提昇不同資料型式傳輸的效率。最後本計劃的第三年將應用此整合式控制模組 ICM 安裝在本系已具有CAN 匯流排網路及MOST 光纖網路的實驗車上，並嚴格測試設計規範是否已滿足。本計劃的研究成果將可充份移轉給國內汽車廠，以提昇國內汽車的設計水準。
分散式智慧型汽車網路監控系統的設計與實作(II)
(2007)
王啟旭
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Wang Chi Hsu
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國立交通大學電機與控制工程學系(所)
本計畫的主要目的在探討新世紀智慧型汽車網路系統的架構與實際應用，最後並將建立一套最適合新世紀智慧型汽車使用的網路系統。本計畫第一年已將完成對MOST (Media Oriented Systems Transport)光纖網路的通信協定之探討與分析。至於對使用在汽車動力部門的CAN 匯流排網路的探討與分析，則尚在進行中。預計第一年結束之後，我們對最重要的雨種汽車網路將有很深的瞭解，以供以下雨年研究之用。此MOST (Media Oriented Systems Transport)光纖網路主要是在大幅改善汽車多媒體裝置的效果，並提供動力部門的CAN 匯流排網路的顯示界面，以提升新世紀智慧型汽車的安全係數。然而如此一來，汽車上就有兩種以上的網路系統，而成為分散式的網路系統。如果此分散式網路系統間沒有良好的協調，而形成網路死鎖 (deadlock) 現象，或是因為不同型式的資料流量同時性太大，而形成網路資料流量遲緩現象。此皆我們所不希望見到的現象。因此本計劃第二年的主要目的是設計一種類似網路路由器 (router) 的整合式控制模組 ICM (Integrated Control Module) 來避免汽車分散式網路間的死鎖現象及提昇不同資料型式傳輸的效率。最後本計劃的第三年將應用此整合式控制模組 ICM 安裝在本系已具有CAN 匯流排網路及MOST 光纖網路的實驗車上，並嚴格測試設計規範是否已滿足。本計劃的研究成果將可充份移轉給國內汽車廠，以提昇國內汽車的設計水準。
動態類神經網路在非線性系統鑑別與控制器設計之應用
(2009)
王啟旭
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Wang Chi Hsu
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國立交通大學電機與控制工程學系(所)
本計畫的主要目的在探討以霍普菲爾為基礎的類神經網路在非線性系統分析與設計的線上學習作業和及時應用的理論與實際問題。以系統鑑別為例，其在許多控制方法的研究中是相當重要的一環。正如我們所熟知，無論是靜態或動態類神經網路，應用於複雜的非線性動態系統鑑別上都有相當好的效果。然而，近年來的研究成果顯示其中仍有若干弱點。例如，靜態類神經網路須藉由分接延遲器才能正確地表現動態系統，因而限制了其在系統鑑別上應用性；另一方面，多數的動態類神經網路應用於類神經網路時，無法嚴格保證學習過程中誤差的收斂性。為解決這些缺點，本計劃將提出一個新的以霍普菲爾為基礎的動態類神經網路，來完成非線性系統鑑別。我們將進行收斂性分析，並藉由Lyapunov 方法來調整網路的權重值，藉此嚴格保証鑑別過程中的誤差收斂性。在第一年的計畫中，我們將發展學習功能的演算法及強健程度的分析，並以電腦模擬驗證。同時，我們也將探討自我回授於以霍普菲爾為基礎的動態類神經網路中的作用，藉以增進非系統鑑別的準確度。於第二年計畫中，我們將以倒單擺系統和平衡球系統鑑別的硬體實作來驗證本計劃的理論推導結果。在第三年計畫中，我們將針對仿射的非線性動態系統，嘗試建立使用以霍普菲爾為基礎的動態類神經網路的直接適應性控制架構。此一架構不須要先進行系統鑑別，因而降低了系統複雜度並提高了硬體實現的可行性。在此架構中，以霍普菲爾為基礎的動態類神經網路用來近似一個理想控制器，藉由Lypunov 方法我們嘗試推導出適應法則，用來調整網路的權重值以保證系統穩定。此一控制器的正確性將先以電腦模擬檢驗，最後以混沌電路的控制實作驗證其效果。
最佳線上即時智慧型控制系統的設計與作(I)
(2003)
王啟旭
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Wang Chi Hsu
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國立交通大學電機與控制工程學系
最佳線上即時智慧型控制系統的設計與作(II)
(2004)
王啟旭
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Wang Chi Hsu
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交通大學電機與控制工程系
最佳線上即時智慧型控制系統的設計與作(III)
(2005)
王啟旭
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Wang Chi Hsu
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交通大學電機與控制工程系
霍普菲爾類神經網路在強健控制器上的設計應用與實作(I)
(2008)
王啟旭
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Wang Chi Hsu
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國立交通大學電機與控制工程學系(所)
本計畫的主要目的在探討霍普菲爾神經網路在強健控制器設計上的離線學習作業和及時應用的理論與實際問題。系統原有的控制器因長久使用和損壞導致調校不易，需要被迫更換，然而除了原有控制器和系統的輸出輸入數據外，原有的控制器和系統的設計方法卻難以獲得。因此，本計劃採用霍普菲爾神經網路提出一個新的設計控制器方法。我們使用現存控制器的輸出輸入數據來訓練霍普菲爾神經網路，透過學習後的霍普菲爾神經網路可以取代現存的控制器，並且達到更強健的控制效能。在第一年的計畫中，我們將發展學習功能的演算法及強健程度的分析，並以電腦模擬驗證。然而，如果需要同時使用多個霍普菲爾神經網路時，錯綜複雜的回饋線路將不利於硬體實作，所以在第二年的計畫中，將試著藉由細胞式神經網路架構，來嘗試減低霍普菲爾神經網路的回饋複雜度；以上的要點將在本計畫的第一、二年以電腦模擬的方式完成。本計劃的第三年將以倒單擺和平衡球的硬體實作來驗證本計劃的理論推導結果。