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以K-means分群法為架構之CAN FD車載通訊網路排程系統設計

為了解決後含氧感知器電壓過高的問題，作者黃丞佑 這樣論述：

隨著無人車的發展趨勢，所使用的感測器和車用電子單元越來越多，搭配機器學習和AI控制已經是未來發展的重點項目。而因為車載網路變得更加複雜，導致現有CAN網路的頻寬使用接近技術限制。因此，Bosch公司於2012年推出了CAN FD協定。CAN FD繼承了CAN的主要特性，因此研究混合CAN和CAN FD網路非常重要。在本研究中以ECU sim2000 OBD-II模擬器，模擬真實汽車中的ECU，並透過自行設計的CAN FD/CAN閘道器，建置出以LPC54618微控制器實作4個CAN FD ECU，分別為引擎轉速、車輛速度、引擎冷卻劑溫度與含氧感知器電壓，同時設計以實現混和CAN和CAN FD

網路，且透過VEDIS II手持式車輛連線診斷系統(Autoland Scientech公司)做為本研究系統驗證。為了提高CAN FD網路的訊息可靠性。本研究提出了一種用於CAN FD之機器學習K-means資料分群法。在K-means中，使用歐幾里得平方距離與絕對誤差和，這兩種方法作為CAN FD的資料分群方法比較，且針對分群後的結果改變CAN FD ID，賦予CAN FD訊息不同優先權，並使PCAN-USB Pro FD(PEAK System)模擬測試。而透過這樣分群改變資料優先權的方法，本研究以資料遺失率作為改善的依據。最後，經過本研究的整合測試，證明這樣的設計不僅能夠相容於目前CAN

車載網路，且經過實驗，驗證K-means中，兩種算法處理六種不同資料量的CAN FD訊息分群後，可根據分群結果來改變CAN FD訊息的優先權順序，能有效的降低CAN FD網路的資料遺失率。其中，在CAN FD仲裁段速率同為1Mbps及資料段分別為2Mbps與4Mbps下，歐幾里得平方距離方法的資料遺失率降低了2.86%與2.58%；絕對誤差和方法的資料遺失率降低了2.66%與2.59%。換言之，兩種方法對於日漸複雜的車載網路來說，都提供更好的資訊可靠性以及安全性。

以極限電流設計與厚膜製程對氧氣感測性能影響之研究

為了解決後含氧感知器電壓過高的問題，作者陳世平 這樣論述：

含氧感知器為噴射引擎汽機車關鍵性零組件之一，其中牽涉精密陶瓷 技術與電化學原理。傳統錐狀氧氣感知器電解質厚度約1000μm，加熱器 升溫時間較長，利用厚膜技術可將電解質厚度降至僅200μm，大幅降低加熱所需時間，可有效提升元件成品性能。本論文的主軸是以積層陶瓷 厚膜技術(包括刮刀成型、熱壓疊層、網印法等)製備平板電流式含氧感知器，主要基材為電解質釔安定氧化鋯( yttria-stabilized zirconia, YSZ)。經由不同的疊壓與緻密化燒結參數探討各層厚膜間之匹配性以及微結構之影響。主要的目標是為提升感測氧氣精準度，以極限電流式的設計使回饋訊號與氧氣濃度成線性關係，相較於傳統電壓

式含氧感知器回饋訊號與氧氣濃度成對數關係，極限電流式含氧感知器可感測到更細微的氧濃度差，改善空燃比調控精準度，達到環保目的。 本實驗為了製作完整含氧感知器，首先將薄帶以不同疊層壓力(15MPa,17.5MPa,20MPA)但固定時間(20分)以及固定溫度(75OC)比較疊層效果，在高於黏結劑 Tg溫度時，薄帶中黏結劑流動性增加且有效軟化以利於界面緊密接合，以75℃持壓20MPa、20分鐘後可將薄帶結合，無明顯界面縫隙殘留。進行緻密化燒結時，胚體在脫膠以及空氣通道層完全分解過程會產生劇烈反應，部分溫度區間有大量氣體釋放，是以控制胚體燒結之升溫速率以避免破裂現象發生。 接著，改善加熱體設計圖樣

降低胚體熱應力集中情形，提升元件使用良率，使其具穩定之升溫速率並具有良好熱循環性能。以模擬廢氣測試含氧感知器性能，發現結構參數擴散孔直徑0.2mm時，各濃度(5%~21%)皆能表現出極限電流平台，並與傳統是極限電流設計做比較，發現平板式極限電流式含氧感知器具類似的特徵曲線，但在製程及封裝方面降低加工難度節省成本。極限電流式含氧感知器在廢棄氣氛由稀油變為濃油時，會因電動勢逆向而導致氧濃度誤判之結果，造成極限電流式含氧感知器僅適用稀油燃燒的操作環境，本次實驗結果發現適用氧濃度範圍大致為5%至21%，因此，為同時提升感測準確度以及感測範圍，製作出同時具感測元件及幫浦元件的空燃比含氧市售感知器，發現感

測範圍延伸從0.8%至21%，比較於單純的電壓式或電流式含氧感知器，空燃比含氧感知器不僅具較佳的感測準確度，也具有較廣的感測範圍，獲得較佳的感測性能。