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大碩 資工進入發燒排行的影片

大型風機智能檢測系統之開發

為了解決大碩 資工的問題，作者謝承哲 這樣論述：

由於全球風力發電產業的蓬勃發展，目前風力發電量年增長率約為4%。然而，大型風機長期暴露在戶外，系統經長時間運轉、零件老化與磨損，使得故障發生的機率相對提高，未來勢必面臨大型風機系統維修與故障診斷之挑戰。為順應國家再生能源的發展和風機運維及故障議題，本論文旨在針對大型風機開發一套智能檢測系統，以掌握風機的運轉及葉片之狀態，倘若故障時監控系統發出警告，並診斷出風機葉片異常問題，可即早預知事故發生或於災情未擴大前通知運維人員實施檢修，期能提升大型風機與電力系統的穩定度和安全。本研究開發之智能監測系統，除可藉由人機介面監控風機之電氣訊號外，並以高速網路搭配IEC 61850通訊協定，將監測資料傳輸至

伺服器之SQL 資料庫儲存，並可同步由遠端智能檢測系統進行監控及分析。此外，針對大型風機葉片狀態檢測，以正常及三種常見的故障類型建立葉片模型，並藉由振動訊號進行故障診斷。風機葉片故障診斷方法，係利用三軸振動感測器搭配資料擷取卡進行振動訊號擷取，再經新型演算法「多維度卷積類神經網路」進行識別。測試結果顯示，本研究開發之檢測系統，能夠精準於遠端進行即時狀態監測，對大型風機葉片正常及三種常見的故障類型之辨識準確率達87.80%，證實本文所提方法之有效性。

研究所2023試題大補帖【線性代數】(109~111年試題)[適用台大、陽明交通、中央、中正、中山、成大、政大、清大、台科大、北科大、北大、中興研究所考試]

為了解決大碩 資工的問題，作者周易 這樣論述：

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用於即時逃生系統的快速火災預測方法

為了解決大碩 資工的問題，作者陳泓允 這樣論述：

現今的火災模擬通常被用做評估或預測火災發生的情況，火災模擬讓我們得以火災預測特定環境中火災的發展情況以及各項數據。但為了進行與現實情況接近的模擬，涉及了許多複雜的計算過程，這需要花費非常大量的計算資源。計算量大帶來的大量耗時，也因此難以在分秒必爭的火災發生時用來進行模擬火災的發展情況。火災發生時規劃逃生路徑需要對火災的現況與未來的發展有所了解，才能夠規劃出安全的逃生路徑，避免逃生時發生未預期的危害。因此若有快速的火災模擬可以在火災初期完成，將可以使逃生規劃更加完善與安全。本文提出了兩種即時火災危險區域預測的方法。第一種為網格屬性預測法，透過記錄並學習傳統火災模擬方法的模擬結果，使用簡單的計算

方法在數秒內輸出火災發生時未來危險區域的可能擴散情形；第二種為圖像序列預測法，將學習時間序列的模擬資料，透過火災發生時的即時危險區域資料推估後續危險區域擴散的情形。兩種方案將透過實驗了解其性能及實際應用上的可行性。此項研究的輸出可做為火災發生時迅速進行決策的依據，例如進行火場逃生路徑規畫時可增加即時火災危險區域預測的結果作為輸入，得以規劃全程安全且正確的逃生路徑。