飛輪系統與一般的儲能系統相比具有高能量密度、高使用壽命、充放電快速、不受放電深度影響，同時也不易造成環境汙染，可視為一種綠色能源。然而傳統的飛輪系統受到相關技術的限制，鮮少有相關產品；近年隨著技術上的突破，磁浮軸承的發展也逐漸成熟，其可大幅改善傳統的飛輪系統速度限制，實現真正的零磨耗，進而提升能量密度，因此也越來越多內含磁浮軸承的高速飛輪系統逐漸問世[1]。磁浮軸承系統是藉由電磁力使轉子進行磁懸浮

控制及其機構所組成，單機領域的研究發展已有顯著的進展且可與國際接軌，另近年來系統節能減排及零碳排意識發展趨勢，工業界開始投入由單機轉向節能減排系統控制領域發展應用，也開始往高單價系統集成方向發展。本期工業控制系統共收錄四篇文章分別說明敘述馬達驅動技術及磁懸浮驅控系統集成控制技術。 前兩篇是分別為伺服驅動控制及觀測技術及矩陣轉換器相關控制技術。第一篇是由台北科技大學賴炎生教授等人所撰寫之”具時間延

SKF總裁兼首席執行官Rickard Gustafson 表示：“在 2030 年以前讓我們自己運營達到淨零排放的目標已經取得了顯著進展，我們更期望實現一個更具挑戰性的目標：讓淨零排放涵蓋我們的整個供應鏈。實現這一目標需要我們自己的運營以及我們的供應商、合作夥伴和客戶的高度關注和承諾。”作為邁向新的 2050 年目標的里程碑，SKF 承諾到 2035 年將其供應鏈中的二氧化碳排放量減少 45%，到

陳義男先生是日本東京大學博士，他在台灣的流體力學、液壓氣動系統，乃至造船工業和海洋工程，都有著卓越的貢獻。他曾擔任台灣大學工學院院長為台灣培養出無數人才，也曾擔任中國機械工程學會理事長為台灣機械教育體系奠定基礎，也擔任過聯合船舶設計發展中心也就是現在的財團法人船舶暨海洋產業研發中心的董事長，培植台灣船舶設計能力，帶領造船工業升級與發展。 機械新刊何其有幸，能夠有陳義男先生這樣一位卓越的總編輯，引

前言 【綠色能源】之定義，即是產生電力所需要的燃(原)料成本取決於大自然，如風、光、水、地熱、潮汐…等，簡易的定義是燃(原)料成本等於【零】。全球知名的企業及政府紛紛響應來因應極端氣候變遷現象，共同的目標在未來將執行逐步降低燃媒、燃油(重油/柴油)機組的建置及除役，期待轉變成由【太陽能及風能】來執行電力的發電廠之建置，我國政府亦以因應全球之潮流，政府亦規劃2050淨零轉型的目標也因此而誕生。

智慧電網是引領綠色能源發展的先決條件，讓綠能聰明的分配到各地。為了加大綠色能源使用效率，許多先進國家都已經實裝了各式規模不等的智慧型電網，運用智慧電網技術，將智慧型電子裝置（IED）等電網監控設備之相關資料迅速回傳到控制或設備管理中心，例如預測性負載監控、預先切換、高準確度電壓變換等變電所應用，以提高電網供電之穩定度。在這些不同的電網之中，以美國為首的智慧電網採用的是Westronic公司所開發的

本研究針對傳統型基因演算法計算效率不佳之問題開發新型基因演算法-部門式基因演算法，擷取其他演算法之特長進行整合，並以此為基礎進一步改良演算法設計以符合離岸風機支撐結構最佳化設計之需要，成功設計出更高計算效率的新型基因演算法。本研究將開發的新型基因演算法和常見改良和混合演算法一同進行性能分析，並用多種測試函式來比較，證明本研究之成果具有更高的效能及效率。將本研究所開發之演算法應用在實際離岸風機支撐結

2021年對生活在這地球上的人類而言，是一個嚴峻又難過的一年。有兩件大事深刻影響到人類的現在與未來，一件是顯性的、另一件是隱性的。顯性的是眾所周知的COVID-19新冠肺炎病毒肆虐全球，干擾到地球上每一個人每日的生活，這是我們這一生中從來沒經歷過的經驗。另一件屬隱性且影響更重大的是「氣候變遷」的問題，雖然乾旱或水患已經實際影響到人們的生活，但是與過去相較只是嚴重一點而已，還沒達到生死交關的時刻，所

本研究分別使用前饋式神經網路[1]、捲積神經網路[2]、長短期記憶神經網路[3]及雙向長短期記憶神經網路[4]建立健康狀況診斷演算法，比較這些神經網路並討論這四種神經網路的優劣。再以最佳神經網路尋找適當的神經元數與隱藏層數，建立健康狀況診斷演算法，經比較後採用雙向長短期記憶神經網路(Bidirectional Long Short-Term Memory Neural Networks)建立風機部

你有沒有常常被從你身後靜靜滑過的電動車給嚇到？與傳統汽柴油車比起來，電動車真的是「安靜」許多。傳統油車因為是利用燃料瞬間在汽缸內被引燃爆炸來產生動力，所以不免因爆炸現象產生了一定的引擎噪音。其實車輛行駛時，除了引擎噪音以外，其傳動機構內齒輪嚙合等機械作動，也必然產生噪音，只是其相較於引擎噪音是小之又小，因此在過去比較沒有受到大家的注意。