工業控制的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊

PLC可程式控制實習與專題製作使用FX2N / FX3U - 最新版(第四版) - 附MOSME行動學習一點通：加值

為了解決工業控制的問題，作者陳冠良 這樣論述：

　　1. 本書包含可程式控制器的初階、中階與進階設計，內容豐富且廣泛。 　　2. 本書架構完整，從PLC的基礎指令、工配轉PLC階梯圖設計、SFC順序流程設計、SFC實務設計、應用指令到專題製作，一應俱全。 　　3. 每個章節都有很多的範例程式，以及不同的設計方法，讓讀者可以跟著範例程式動手做，邊做邊學。 　　4. 本書的專題製作使用了人機介面與PLC、PLC的特殊模組4AD與4DA，讓讀者可以活用所學習的技術，真實的做出一個專題成品。 　　5. 本書特別命製題庫，幫助讀者增加知能並提供測驗及練習。

工業控制進入發燒排行的影片

基於CAN BUS通訊協定之直流伺服馬達控制器設計

為了解決工業控制的問題，作者廖柏甯 這樣論述：

CAN（Controller Area Network）已廣泛被應用於汽車及工業控制，藉由先進的串列通訊協定，簡化傳統點對點通訊的配線複雜度，更有效率的支援分散式控制系統的通訊需求。本論文提出一種嵌入式直流伺服馬達控制器，其中利用了廣泛被應用於汽車及工業控制的CAN BUS介面，用於傳送控制命令給子控制板使馬達進行相對應的操作。本論文架構包含了直流伺服馬達驅動板設計、CAN匯流排母控制板設計及人機介面程式設計。伺服控制內建有PID和可變結構控制器（VSC），於接收到主控制命令後，以實現精確的閉迴路控制，並與傳統PID控制器進行分析與比較。其響應分析包括了位置響應曲線、位置誤差響應曲線、控制信

號響應曲線及相位平面圖。通訊設計部分，可接收來自人機介面的各種命令，依命令的種類進行相對應之控制，亦可透過母控制板傳送控制命令進行相對應之控制。人機介面則以MIT APP Inventor來撰寫控制器的操作介面，讓使用者對系統下達命令，系統亦可透過此介面回傳執行結果並回報給使用者。本論文設計之伺服控制驅動器完成後應用於直流伺服馬達系統，測試其定位控制的控制性能。透過對傳統PID控制器與可變結構控制器進行比較，實驗結果證明了可變結構控制器之控制效能及穩定性。本文最後將所提出之架構應用於直流機械手臂系統，驗證其有更好的精度及響應速度。所開發之伺服控制驅動器具有低成本、體積小、簡化配線、操作方便以及

可透過有線(CAN匯流排)或無線(藍牙)之通訊方式達到穩定的發送及接收數據等優點。

機電整合控制：多軸運動設計與應用(第六版)(附部分內容光碟)

為了解決工業控制的問題，作者施慶隆,李文猶 這樣論述：

　　此書之目的即在提供機電整合及機器人系統之運動控制的基本工作原理、理論分析、設計與應用實例及實驗結果等資料。 　　由於資訊化功能、網路通訊功能、以及人機介面圖像化等需求愈來愈殷切，使得網際網路的持續發展必將在自動化產業上扮演更重要的角色。機構組件網路化的機電系統整合更是一個值得關注的發展潮流。應用網際網路的技術，將可提昇產品的附加價值與提高產品的競爭優勢。另外值得一提的是電腦視覺與影像處理技術的持續發展勢必在未來自動化產品上扮演更智慧、更重要的角色。整合高速電腦視覺處理的機電整合及機器人系統更是一值得關注的發展潮流。 　　本書共二十六章依各章之性質將全書分為三篇：基本

原理篇、機械臂原理篇及運動控制應用實例篇。第一部份基本原理篇中共包含有五章，它可作為多軸運動控制的入門知識。第二部份為多軸機械臂運動控制的基礎理論介紹。最後第三部份應用實例篇共有十二章，分別介紹六個運動控制系統的完整實例。為了全書內容的完整性，於本書附錄中詳細介紹運動控制系統常用之機電介面。 本書特色 　　1.本書以實用的基本理論為基礎，以深入淺出的方式介紹機電整合系統多軸運動控制的基本知識與原理。 　　2.本書闡述機械臂及機器人的基本工作原理，其內容可加強機電整合系統之理論基礎。 　　3.本書涵蓋運動控制器設計與製作實例，諸如多軸伺服馬達運動控制系統、半導體設備控制系統、機械臂自動鑽

骨控制系統以及機器人系統設計等。

運用類神經網路建立修護品質風險趨勢預測模型

為了解決工業控制的問題，作者徐可軒 這樣論述：

航空安全本是航空公司最重視的環節之一，民用航空運輸業除機組員作業之外，地勤之維修維護作業，亦是重中之重。本研究與國內某民航維修業者合作，運用其歷年危害風險系統紀錄之資料，經由簡易分類建立三種主要事件之危害類別，包括人員、環境以及管理。後續則依據各別事件評估之危害程度運用風險矩陣量化為風險值，再累積建立三種危害類別的每月風險總值，以作為該業者每月風險參考指標。研究中使用四年累積之每月風險指標共50筆，透過類神經網路(Artificial Neural Network, ANN)中的多層感知器(Multi-layer Perceptron, MLP)及循環神經網路(Recurrent Neura

l Network, RNN)之架構建立三種危害類別之風險預測模型。研究結果顯示，兩種神經網路模型搭配三類危害類別的預測風險值與實際值之相關係數皆介於0.7至0.8之間。雖然仍有樣本數不足及過度描述等問題，但此結果仍驗證了使用類神經網路方法建立風險預測系統的可行性。未來將持續協助業者提升分析效率及預測準確率，節省人力分析及成本，並及時對高危害風險做出預防性處理，促進並落實飛航安全管理，將其安全管理由主動式推向預測式管理系統。