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強健補償演算法於輪胎力估測器及電動車之整合應用

為了解決Smart > Roadster 889的問題，作者林彥廷 這樣論述：

本研究將一種強健補償演算法應用於輪胎力估測器中，並將其估測結果應用於車身穩定系統中。其演算法內容為整合遞迴型神經網路的卡爾曼濾波器，其目的在於增加估測器的強健性及降低對參數的靈敏度，以及在實車試驗時減少雜訊的干擾，同時增加車身穩定控制應用之強健性。在輪胎縱向力估測方面，以輪胎剛體的單輪受力圖作為基礎，使用滑模估測器來做輪胎縱向力的估算。此估測器在行車過程中將提供估測值給整合車身穩定控制做判定依據；在側向力估測方面，以Magic Formula的輪胎模型，並以Hybrid Levenberg–Marquardt method and quasi Newton(LMQN)的一套非線性最小二乘方演

算法來做輪胎側向力的估算；而在正向力估測方面，使用了車體動態模型進行方程式推導。其中，車身穩定控制包含直接偏擺力矩控制器(direct yaw-moment controller, DYC)及防鎖死煞車系統(anti-lock braking system, ABS)。DYC藉由側滑角速度及偏擺角速度，以β-γ相位穩定圖判斷車輛穩定性，再整合滑模控制及PSO粒子群最佳化法即時分配各馬達之驅動力矩，使車輛轉向時依然能保持車輛的轉向穩定性；而ABS能根據駕駛者的煞車命令即時分配各馬達之煞車力矩，且利用積分型滑模控制調整車輛之煞車油壓以防止輪胎打滑與失控。本研究以模型迴路(model-in-the-

loop, MIL)及實車試驗驗證輪胎力估測器及強韌補償器之性能。實驗以本實驗室之多動力馬達電動車作為模型架構，實車採用15-kw直流無刷馬達搭配傳動齒輪箱，作為前輪之間接驅動動力源；後輪則由兩顆7-kw永磁同步馬達至於輪內，作為後輪之直接驅動動力源。此架構能藉由操作各馬達的輸出力矩於高效率區間，達到提升整體行車效率與續航力之效果。

台灣電動車產業發展之情境規劃

為了解決Smart > Roadster 889的問題，作者沈義桐 這樣論述：

為描繪出2020年電動車發展的樣貌，及瞭解到影響電動車發展過程中的驅力有哪些，本研究整理出情境規劃法步驟並以情境規劃法為基礎架構，融合馬可夫鏈與專家訪談，提出「馬可夫多階段轉軸式情境規劃法」做為瞭解電動車產業的前瞻方法，找出影響電動車產業發展的驅動力，瞭解電動車在發展過程中受到哪些驅動力影響，使能在關鍵的時間、空間狀態下，投入適時的資源，做為決策時的參考依據。依馬可夫鏈轉軸觀念，真正會影響前瞻時點的情境是前一次的結果，而在做長期前瞻時，卻常以前幾次的基期來發展情境。故以2010年之現況先描繪出2015年之時間、空間狀態，依訪談結果建構出2015年背景，再以2015年為背景前瞻2020年電動車

產業。 由多數專家確認出2020年電動車產業不確定與影響程度最大的關鍵因素，進行不確定軸分析與情境選擇，不確定軸面為：「大眾對電池的接受度」、「國際石油價格走勢」、「政府對電動車產業的信心與投入」。依2020年基礎背景發展出的情境為最佳發展情境、廠商主導情境、政府主導情境與最難發展情境，描繪出電動車產業可能之發展路徑。