本論文針對電動輔助自行車以灰模糊理論設計一套智慧型節能控制器，使輔助動力輸出優化，有效利用電池電量，進而達成節能之目的。
研究中控制方式以灰色理論和模糊理論為基礎，藉由感測器將車速、踩踏轉速、踩踏扭力作為輸入參數，控制器首先以灰決策進行運算，建立騎乘模態(例如:上、下坡、平地)，再結合模糊理論，經過計算後，以適當的電壓訊號，送至驅動器，輸出馬達動力。 
模擬實驗方式，利用單車訓練平台來模擬道路測試，其結果作為控制參數之依據，最後進行實際道路實驗，以灰模糊控制與扭力控制作為比較，其結果灰模糊控制器續航力增加約33%左右，實驗結果驗證以灰模糊控制器確實達到節能效果。

The thesis is to design an intelligent power saving controller for the electric assisted bicycle by grey and fuzzy theory. The controller will set up the optimal output for the most effective battery power to achieve the energy saving purpose.
There are three sensors in this system which are vehicle speed, pedaling speed and pedaling torque. These sensing signals are used for the grey design-making to find out the biking mode (up/ or downhill, flat road). Then, we combine fuzzy theory to calculate to the appropriate voltage for the motor driver in order to control the motor output.
In the research, a cycling training platform is used to simulate road tests to find out the control parameters. The total cycling mileage is increased by 33% for the developed grey-fuzzy controller comparing with traditional torque controller in the actual road test. Thus, this intelligent power saving control system of the electric assisted bicycles is able to save electrical energy in the actual road test.

目錄
中文摘要	I
英文摘要	II
目錄	IV
表目錄	VII
圖目錄	VIII
第一章	緒論	1
1.1、	前言	1
1.2、	研究動機與目的	5
1.3、	相關文獻	6
第二章	基礎理論	8
2.1、	灰色理論	8
2.2、	模糊理論	12
2.2.1、	模糊化	13
2.2.2、	規則庫	14
2.2.3、	推論引擎	14
2.2.4、	解模糊化	14
第三章	研究設備	16
3.1、	輪轂馬達	16
3.2、	扭矩、轉速整合感測器	18
3.3、	速度(霍爾開關)感測器	20
3.4、	供電模組	21
3.5、	控制器與驅動器	21
3.6、	車體	24
3.7、	單車訓練平台	25
第四章	研究方法	26
4.1、	硬體部分	26
4.1.1、	硬體裝置整合	27
4.1.2、	電路整合	28
4.2、	軟體部分	30
4.2.1、	灰色控制器	32
4.2.2、	模糊控制器	35
4.2.3、	軟體監控視窗	39
第五章	實驗設計	40
5.1、	實驗假設	40
5.2、	限制因素	40
5.3、	實驗結果	41
5.3.1、	實驗(一) 灰模糊與GARMIN數據比較分析	41
5.3.2、	實驗(二) 灰模糊與扭力控制比較分析(綜合地形)	46
5.3.3、	實驗(三) 灰模糊與扭力控制比較分析(連續爬坡)	51
第六章	結論與討論	57
6.1、	結論	57
6.2、	討論	58
參考文獻	59
附錄A   GARMIN記錄器使用說明	63
A.1、  Edga510介紹	63
A.2、  GPS功能-設定目前位置高度	65
A.3、  藍芽連線設定	65
附錄B   實驗數據範例	67
B.1、  實驗(一) 灰模糊與GARMIN數據比較分析	70
B.2、  實驗(二) 灰模糊與扭力控制比較分析(綜合地形)	75


表目錄
表1.1、騎乘自行車與電動輔助車相關法則	3
表1.2、電動輔助自行車型式審驗之檢測項目	4
表3.1、輪轂馬達規格	17
表3.2、控制器規格	22
表3.3、馬達驅動器規格	24
表4.1、灰決策之模式範圍	33
表4.2、模式數值設定方式	34
表4.3、控制器規則表	37
表5.1、實驗(二)灰模糊與扭力控制實驗結果統計表	50
表5.2、實驗(三)灰模糊與扭力控制實驗結果統計表	56
表A.1、主機按鍵介紹	63
表A.2、主機首頁圖示介紹	64
表A.3、Eega510主機規格	64
表B.1、控制器規則表	68
表B.2、實驗(二)灰模糊與扭力控制實驗結果統計表	77

圖目錄
圖1.1、電動輔助自行車外觀	7
圖1.2、中央大學電動輔助自行車實體圖	7
圖2.1、模糊邏輯控制器架構	13
圖3.1、輪轂馬達	16
圖3.2、輪轂馬達示意圖	17
圖3.3、扭矩、轉速整合感測器	18
圖3.4、感測器位置示意	19
圖3.5、速度感測器(霍爾開關)	20
圖3.6、電池模組	21
圖3.7、Arduino控制器外觀	22
圖3.8、輪轂馬達驅動器	23
圖3.9、自行車車體	24
圖3.10、單車訓練平台	25
圖4.1、控制流程圖	26
圖4.2、車體裝置側視外觀	28
圖4.2、動力電路圖	29
圖4.3、研究流程圖	31
圖4.5、輸入車速模糊集合歸屬函數	37
圖4.6、輸入扭矩模糊集合歸屬函數	38
圖4.7、輸出電壓模糊集合歸屬函數	38
圖5.1、綜合地形騎乘路線規劃	41
圖5.2、實驗(一) GARMIN記錄車速與海拔高度	44
圖5.3、實驗(一) Arduino程式記錄之車速	44
圖5.4、實驗(一) Arduino程式記錄電壓訊號輸出	45
圖5.5、實驗(一) GARMIN記錄灰模糊控制	45
圖5.6、實驗(二) 灰模糊控制里程記錄	47
圖5.7、實驗(二) GARMIN記錄灰模糊控制	48
圖5.8、實驗(二) 扭力控制里程記錄	49
圖5.9、實驗(二) GARMIN記錄扭力控制	49
圖5.10、連續爬坡騎乘路線規劃	51
圖5.11、實驗(三) GARMIN灰模糊控制里程記錄	53
圖5.12、實驗(三) GARMIN記錄灰模糊控制	53
圖5.13、實驗(三) 扭力控制里程記錄	55
圖5.14、實驗(三) GARMIN記錄扭力控制	55
圖A.1、GARMIN Eega510主機	63
圖A.2、GPS功能設定	65
圖A.3、Garmin Connect Mobile登入畫面	66
圖B.1、輸入車速模糊集合歸屬函數	68
圖B.2、輸入扭矩模糊集合歸屬函數	69
圖B.3、輸出電壓模糊集合歸屬函數	69
圖B.4、綜合地形騎乘路線規劃	70
圖B.5、實驗(一) GARMIN記錄車速與海拔高度	73
圖B.6、實驗(一) Arduino程式記錄之車速	73
圖B.7、實驗(一) Arduino程式記錄電壓訊號輸出	74
圖B.8、實驗(一) GARMIN記錄灰模糊控制	74
圖B.9、實驗(二) 灰模糊控制里程記錄	76
圖B.10、實驗(二) GARMIN記錄灰模糊控制	76

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[24] 	黃保欽，“腳踏車扭力擷取系統”，國立虎尾科技大學機電系碩士論文，民國100年，6月。
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[29] 	Garmin台灣網站。                                http://www.garmin.com.tw/