本論文設計一套電動輔助自行車的智慧型控制器，進行騎乘情況的模擬與分析，以提升其騎乘效率。灰模糊控制系統是以灰色理論結合模糊理論為設計基礎，用灰色理論中的灰色決策概念，以行車速度、曲柄轉速及踩踏扭力來判別騎乘狀態(如平路、上坡和下坡)，之後再由模糊控制運算，有效控制輪轂馬達輸出，減少電池電能的浪費，達到節能效果，提升續航里程。
   研究中以Matlab軟體來撰寫程式並進行模擬，經單車訓練平台與實際道路的實驗結果，來設計不同的模擬範例，並以灰模糊控制和傳統扭力控制之模擬結果與實驗結果做比較，證實模擬結果的可信度，能使用灰模糊程式的模擬結果來估計總騎乘時間和騎乘里程，藉此找出最佳的控制參數，減少做道路實驗之麻煩，節省人力與時間的成本。此外，也在灰模糊控制系統裡，加入倒傳遞類神經網路來預測控制器輸出到驅動器之修正電壓訊號，使荷重輕的騎乘者騎乘時，不會有輔助動力過大的問題，避免發生類似暴衝之危險，確保騎乘安全。

The thesis is to design the intelligent control system for the electric assisted bicycle to increase the riding efficiency by simulation and analysis. The control system is developed by using the grey theory and fuzzy theory together. The riding mode is set up by the riding speed, spin speed and torque signals base on the developed grey decision-making program. Then, the fuzzy controller will send out the optimal voltage output to the motor in order to save more electric energy and increase the total cycling mileage.
    In the research, the control program is designed by using the Matlab. There are several different simulating examples which are decided by the pre-experiments of both bicycle training platform and actual road test. Then, the simulated results are compared with the experimental results. The comparing results show that this developed intelligent controller work very well. Finally, the simulated results can be apply to estimate the total cycling time and the total cycling mileage. It is the advantage for the future application to avoid lots of actual road test. By the way, the Artificial Neural Network(ANN) theory is applied in this grey-fuzzy controller together to compensate the output voltage for the riders with different weight in order to save more electric energy and prevent any dangerous situation.

目錄

中文摘要 I
英文摘要 II
目錄	IV
表目錄	VII
圖目錄	IX
第一章 、序論	1
1.1、 前言	1
1.2、 研究動機與目的	4
1.3、 相關文獻	5
第二章 、基礎理論	7
2.1、 模糊理論簡介	7
2.1.1、 模糊理論	11
2.1.2、 模糊邏輯控制器	12
2.2、 灰色系統理論	14
2.3、 類神經網路	18
2.3.1、 類神經網路架構	20
2.3.2、 處理單元	21
2.3.3、 層	26
2.3.4、 網路	28
2.3.5、 學習規則	29
2.3.6、 倒傳遞演算法則	30
第三章 、研究設備	34
3.1、 感測器	34
3.2、 控制模組與驅動器	36
3.3、 馬達	37
3.4、 車體與供電模組	38
3.5、 單車訓練平台	39
第四章 、研究方法	40
4.1、 系統架構	40
4.2、 智慧型控制系統	41
4.2.1、 灰色決策	43
4.2.2、 模糊控制	46
4.3、 倒傳遞類神經網路	51
4.4、 馬達性能測試	55
4.5、 模擬分析	58
第五章 、模擬結果與驗證	59
5.1、 環境限制與模擬假設	59
5.2、 控制系統範例設計	59
5.3、 控制系統模擬結果	61
5.3.1、 範例 (一) 模糊控制模擬與分析	61
5.3.2、 範例 (二) 騎乘模式判別模擬與分析	62
5.3.3、 範例 (三) 灰模糊控制模擬與分析	65
5.3.4、 範例 (四) 一般平路騎乘模擬與分析	67
5.3.5、 範例 (五) 綜合道路騎乘模擬與分析	68
5.4、 道路模擬與分析	73
5.5、 不同模糊規則庫模擬結果分析	76
5.6、 灰模糊類神經控制模擬結果	82
5.6.1、 荷重影響	82
5.6.2、 預測修正電壓訊號	83
第六章 、結論與討論	86
6.1、 結論	86
6.2、 討論	88
參考文獻	90

表目錄
表1.1、電動輔助自行車型式審驗之檢測項目	3
表4.1、模式預設範圍	44
表4.2、模式數值設定方式	45
表4.3、助力模式範例	45
表4.4、省電模式範例	45
表4.5、模糊規則庫	47
表4.6、控制器與馬達之關係測量	56
表5.1、範例設計說明	59
表5.2、模糊規則庫	70
表5.3、綜合道路實驗結果統計	72
表5.4、綜合道路模擬結果統計	72
表5.5、實驗結果與模擬結果之誤差大小	72
表5.6、行車速度之正弦函數參數	75
表5.7、曲柄轉速之正弦函數參數	75
表5.8、踩踏扭力之正弦函數參數	75
表5.9、模擬道路騎乘結果統計	76
表5.10、模糊規則庫	78
表5.11、綜合道路實驗結果統計	79
表5.12、綜合道路模擬結果統計	79
表5.13、實驗結果與模擬結果之誤差大小	79
表5.14、模擬結果統計	85
 
圖目錄
圖 1.1、歐洲電動自行車發展趨勢	2
圖2.1、三角形歸屬函數	9
圖2.2、梯形歸屬函數	10
圖2.3、高斯形歸屬函數	10
圖2.4、單值形歸屬函數	10
圖2.5、模糊邏輯控制基本架構圖	12
圖2.6、倒傳遞類神經網路結構圖	19
圖2.7、處理單元的作用	21
圖2.8、硬限制函數	24
圖2.9、區域線性函數	24
圖2.10、s-字型函數	25
圖2.11、高斯函數	26
圖2.12、正規化輸出	27
圖2.13、競爭化輸出	27
圖2.14、競爭化學習	28
圖3.1、大齒輪盤組外觀	35
圖3.2、速度感測器外觀	35
圖3.3、Arduino控制器之示意圖	36
圖3.4、輪轂馬達驅動器	36
圖3.5、輪轂馬達外觀	37
圖3.6、自行車外觀	38
圖3.7、鋰鐵電池模組	38
圖3.8、單車訓練平台	39
圖4.1、研究流程圖	41
圖4.2、控制流程圖	42
圖4.3、輸入車速模糊集合歸屬函數	47
圖4.4、輸入扭力模糊集合歸屬函數	48
圖4.5、輸出電壓模糊集合歸屬函數	48
圖4.6、模糊控制之馬達輸出功率關係圖	50
圖4.7、扭力與馬達輸出功率關係圖	50
圖4.8、多層前饋網路架構	52
圖4.9、各種網路訓練方法之比較	52
圖4.10、網路建立與參數設定	54
圖4.11、網路訓練結果	54
圖4.12、電壓訊號與驅動器至馬達電壓之關係曲線	57
圖4.13、驅動器至馬達電壓與馬達消耗功率之關係曲線	57
圖5.1、模糊控制實驗與程式模擬之控制器輸出	62
圖5.2、GARMIN 510騎乘關係圖	64
圖5.3、騎乘模式判別比較	64
圖5.4、GARMIN 510騎乘關係圖	66
圖5.5、灰模糊控制實驗與程式模擬之控制器輸出	66
圖5.6、一般平路騎乘時之不同控制方式輸出結果	68
圖5.7、GARMIN記錄數據	71
圖5.8、綜合道路騎乘時之不同控制方式輸出結果	71
圖5.9、模擬道路騎乘時之不同控制方式輸出結果	76
圖5.10、綜合道路騎乘時之不同控制方式輸出結果	78
圖5.11、車速與海拔高度變化關係圖	81
圖5.12、不同規則庫大小之輸出結果比較	81
圖5.13、荷重影響關係圖	83
圖5.14、灰模糊控制與灰模糊類神經控制比較	84

參考文獻
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