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基於Q學習模糊PID之馬達控制器設計

為了解決電路圖 SB的問題，作者葉奕伸 這樣論述：

本論文主要提出一個Q學習模糊PID控制方法來控制馬達，使其能適應不同的安裝環境而達到期望的控制效果。本論文使用模糊控制方法來調變PID控制器之參數KP、KI及KD，使其具有自適應性，然後加入Q學習演算法，使原先仰賴專家法則的模糊規則庫及模糊變數的歸屬函數可以經過反覆學習而得到，並於Q學習演算法及模糊控制中加入滑動模式，以降低學習過程中所需要的系統參數數量，進而提升學習的效率，其學習過程是先以初始的模糊規則庫及初始的模糊變數的歸屬函數，學習出新的模糊變數的歸屬函數，再以初始的模糊規則庫及新的模糊變數的歸屬函數，學習出新的模糊規則庫。模糊控制為一輸入與三輸出形式，輸入變數為誤差e及誤差變化量Δe

經滑動模式處理後的輸出s，三組輸出變數為PID控制器之參數變化量ΔKP、ΔKI及ΔKD。Q學習演算法為二輸入三輸出，輸入變數為誤差e及誤差變化量Δe，在學習模糊變數的歸屬函數時，輸出變數為三個2×7的Q表；而在學習模規則庫時，輸出變數為三個5×5的Q表。在實驗結果方面，本論文利用自行設計的Q學習模糊PID控制方法，在模擬與實驗結果中皆可以看出，本論文提出的方法確實可以有效提升控制器的效能。

以共沉澱固相法製備鎳鈷鋁三元氧化物 陰極材料及其電性分析

為了解決電路圖 SB的問題，作者張鴻 這樣論述：

本研究以層流連續式泰勒反應器(Laminar Continuous Taylor Reactor，LCTR)中進行共沉澱法(Co-precipitation method)合成鎳鈷鋁三元氫氧化物(NCA Precusor)為陰極材料前驅物，並利用其反應器在高轉速會在管壁周圍形成穩定的泰勒流(Taylor flow)，使其穩定整體流體強度使其均勻混合，並製備出球形、密度高、粒徑範圍較為窄且具有高純度之前驅物。以固相法(Solid state method)作為鋰離子混合方式，並找出適合的混合方式並進一步以不同鍛燒方式、溫度、時間及鋰鹽添加量來製備其層狀鎳鈷鋁三元氧化物(LiNi0.88Co0.

09Al0.03O2，簡稱NCA88)陰極材料最適化製備條件，並使用其他金屬化合物對其進行摻雜或包覆改善其維持率。將此陰極材料以X光繞射光譜儀(X-ray diffraction)、掃瞄式電子顯微鏡(SEM)、雷射粒徑分析(DLS)及傅立葉紅外光光譜分析儀(FTIR)進行物化性質的檢測分析，並將此製作成CR2032鈕扣型半電池於充/放電電壓範圍在2.8-4.3 V之間，以不同充/放電速率下(0.1C-10C)測試其電化學性質。經由電化學分析實驗結果證明，將活性材料以過鋰量(10 mol%)、甲醇及聚氨酯球(PU球)並包覆MgHPO4(1 mol%)進行球磨後以二階段鍛燒下以750℃鍛燒15小時

+750℃鍛燒5小時，所製備的NCA88陰極材料有較佳的電性表現。於0.1C/0.1C 速下進行循環性能充/放電測試，其首次放電克電容量為190.23 mAh g-1，其庫侖效率為99.34%，在經過30次循環之後，放電克電容量為150.96 mAh g-1，維持率為79.35%；而在1C/1C速率下進行充/放電測試，經過100次循環之後，放電克電容量為144.20 mAh g-1，維持率為87.27%。於不同充/放電速率(0.2C/0.2C、0.2C/0.5C、0.2C/1C、0.2C/3C、0.2C/5C、0.2C/10C)下，放電克電容量依序分別為181.63、175.00、168.88

、157.14、150.26及139.54 mAh g-1。綜合上述實驗結果可知，以過鋰量(10 mol%)並包覆MgHPO4 (1 mol%)以二階段鍛燒下，以750℃鍛燒所製備的NCA88陰極材料在鋰離子二次電池中為相當具有競爭力之陰極材料。