国科会工程处98年规划主题--『智慧型控制方法与应用』规划摘要

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1、國科會工程處98年規劃主題--『智慧型控制方法與應用』規劃摘要智慧型控制之子題規劃目標係基於國內現有相關技術,國際發展之趨勢潮流及國家未來重大之發展所需而訂定,藉此規劃期能整合國內在智慧型控制領域之學者、專家有效地利用有限的物力資源共同投入最能符合時代需求之研發,不傴可望提昇國內相關工業之水準及實力、提昇台灣整體之競爭力,亦可進而改善國人生活環境之品質,增進社會之福祉。於是,由王偉彥教授與陶金旺教授負責之「智慧型控制方法與應用」主題乃規劃成五項子題:智慧型控制方法與技術、智慧型環境控制、智慧型控制在運輸系統之應用、人型機器人之智慧型控制、智慧

2、型重複性學習控制系統。現代控制理論,諸如線性控制理論、強健性控制、最佳控制,乃至於適應性控制、非線性控制等,其理論皆推導自系統之精確數學模式。然而因系統環境與動態特性之不確定性,造成現代控制理論在實務之控制應用上之困難。於是,由人工智慧領域衍生而出之智慧型控制方法結合了專家之經驗技術與控制觀念,受到了學術界與工業界廣泛的重視與探討。此外,將智慧型控制與傳統控制結合,以產生確實改善傳統控制性能之控制方式,亦為智慧型控制之重要發展方向。以下各節將以93年工程處規劃主題架構表為參考範本,針對智慧型控制之重要性作背景說明,並對國內外研究現況與發展趨勢

3、作一評估,進而對此方向作一中、長程之規劃。(一)國內研究概況國內對智慧型控制技術的研發主要集中在學校及研究中心,研發領域則涵括模糊控制、類神經網路控制、遺傳演算法之最佳化控制及灰色理論控制等。模糊控制及類神經網路控制技術方面的研發幾乎遍佈各大學及技術學院,近年來甚至深入許多原本以實作為主的科技大學,例如高雄第一科技大學、南開科技大學、南台科技大學等。控制理論與技術的研究方向上,以模糊控制器的設計技術、類神經網路控制器的創新架構或學習法則及兩者結合技術(即模糊類神經網路)為大宗。在應用方面上,有機器手臂控制、磁碟機控制、空調、倒單擺、沖床、伺服

4、馬達、搬運車等研究。至於理論上的發展(如穩定性、收斂性、最佳化等探討)則於台灣大學、交通大學、清華大學、台灣科技大學、大同大學、中央大學、成功大學、中山大學、宜蘭大學等學校均獲得不錯的研究成果。遺傳演算法及灰色理論近年來逐漸風行於許多學校,其中又以前者的分佈較普遍,主要研究方向是以遺傳演算法協助模糊控制器及類神經網路控制器的最佳化設計為主。灰色理論的研究在師大、淡江大學、大葉大學及成功大學、中華大學等已有不錯的研究成果,主要研究方向是灰色理論控制器的設計及灰色理論與模糊控制器或類神經控制器的結合技術。將智慧型控制與傳統控制結合,產生具優異性能

5、之控制器設計方式,如模糊滑動控制器等,亦有成果發表於各大學之著作,國內在智慧型控制技術的基礎研究除了大都集中在學校外,在少數研究中心亦有很好的研究成果,其中以中研院資訊科學研究所為主軸。國內廠商對模糊控制相當支持,已有部分產品成功地商業化,但應用層面不如日本廣泛,目前多集中於家電產品,如東元電機之Fuzzy冷氣機、聲寶之電視、洗衣機等,而最早將模糊控制引入國內的機構-台泥,在水泥旋窯及水泥磨碎機上,也有不少研究成果。研究成果散見於工業技術研究院的各所之下,如能資所在空調系統上的能源管理、量測中心的溫控器、電通所的FuzzyIC,在機械所的自動

6、辨識系統,另外食品工業發展研究所,亦有食品加工的模糊控制。就目前國內環境而言,並不乏優秀人才,事實上也已有更多的人投入這方面的研究。但國內的研究環境並不算好,受限於資料及實驗器材的取得,使得應用研究相對的貧乏。此外在智慧型控制的領域內,並沒有專責領導或協調機構,導致各研究單位多處於單打獨鬥的狀況,此乃亟待改善之處。目前國內已成立了幾家專門生產智慧型控制產品的公司,對從事此方面的有心人士,乃是一大鼓舞。工業局亦曾將FC列為亟待發展之十大關鍵零組件,指定工研院電通所從事發展,並已將研發技術轉移至合泰半導體公司,顯見智慧型控制已成為明日工業之發展重

7、點,期待能有更多有志之士投入此一領域之研究。(二)國外研究概況目前全球在智慧型控制技術的研發正如火如荼的展開,而在歐、美、日、韓等先進國家更已凝聚出許多著名的研究中心。在這方面的研究主題由幾年前分散的模糊控制、類神經網路控制及遺傳演算法等,目前已凝聚在‖軟性計算‖(SoftComputing)的新領域下有系統的推動著。目前世界的研究中心仍是在加州大學柏克萊分校的ProfessorZadeh實驗室,該中心的BerkeleyInitiativeforSoftComputing(BISC)組織已儼然成為世界相關研究者的交流討論中心。其他像佛羅里達州

8、立大學、阿拉巴馬大學、密蘇里哥倫比亞大學、德州農工理工大學、依歐那學院等也都是研究重鎮。而航空太空總署亦有不少研究成果,尤其是在模糊類神經網路的加強式學習技術上更有

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