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灰色模糊控制實現於電瓶殘電量
之預測及新式車輛充電控制系統
指導教授：陳沛仲教授
學
生：郭書銘19212001
巫興全19212033
大綱
• 摘要
• 前言
• 發電機灰色模糊控制總架構圖和實體圖
• 發電機基本原理和灰色模糊控制探討
• 實驗結果討論與分析
• 結論
摘要
模糊控制器依照灰色理論預測值和實測值做最實際電瓶殘電
量值State of Charge (S.O.C) 的模糊決策運算，利用智慧型的判
斷給予發電機控制最佳激磁控制電流；使電瓶可隨時保持在最高
工作效率和延長其使用壽命。本實驗除了將灰色模糊控制器列為
發電機控制的主系統，並將其原本全晶體控制式電路改為次系統
，構成混合式充電控制系統，其發電機不會因為激磁控制系統故
障而無法行使原本工作，並可將其發電機的發電狀況提醒駕駛者
，使充電系統可以隨時保持最佳狀況。
前言
在大量的汽、機車使用衍生了空氣污染問題。隨著環保和節
省能源意識高漲，汽油引擎車輛用電需求又日益增加，未來內燃
機汽油引擎車輛的電能控制系統又有可能被電動車所取代；而電
瓶充電和續航力的問題，一直是電動車目前未能有效解決的難題
，所以混合動力車是針對電動車目前電瓶所面臨最大問題之一個
過渡時期最佳的解決方式。而若要使混合動力車之電瓶續航力提
高，則發電機便扮演著十分重要的角色，它不僅要為點火系統和
車上其它電器設備提供用電，更是電瓶充電的主要來源。如果汽
車上的交流發電機轉換效能可以提高，則不僅可以使電瓶能獲得
較多電能補充，更可以使其續航力和使用壽命增加。
發電機灰色模糊控制總架構圖和實體：
圖1.發電機灰色模糊控制總架構圖
如圖1和圖2電瓶的溫度、電壓、電流、發電機輸入扭力和轉
速由信號擷取電路輸入調整後，LabVIEW-Card 擷取量測送入
818L Card 裡面的設定程式做灰色理論預測和模糊決策運算，其
決策值再由Grey Fuzzy Control 驅動電路，做發電機激磁電流
驅動，當Grey Fuzzy Control 主系統故障，其IC 切換電路便會
切至全晶體控制，發電機依舊能持續發電，而警示系統會警示駕
駛者其Grey Fuzzy Control主系統故障需做維修處理，發電機發
出電充入電瓶在其間避免控制系統的發生誤判過大電流充電瓶造
成高溫的威脅，所以溫度開關可解決此一缺失。
圖2.發電機灰色
模糊控制總架構
實體圖
發電機基本原理和灰色模糊控制探討：
（A）佛萊明右手定則：
E =ωＫＧΦ
(1)
E ：感應電動勢（單位:V）
ω：發電機轉速（單位:rad/s ）
ＫＧ：發電機構造常數
Φ：磁通量（單位:Wb）
由(1)式可得知感應電動勢和每一磁極磁通量及轉速成比例。
因此當磁場磁通量或轉速增加，發電機發出的電壓就越大。
以下三點是一般增加發電機效能的方法和缺失。
1.導體通過磁場時之速率，速率越大則導體每秒切割之磁力線次數
越多，而電壓越高，發電機轉速越高則發出電壓越高。控制其轉
速較不易因為發電機動力來源是引擎，發電機會因此容易影響其
車輛的行駛性能所以提高發電機效能，需要由其他控制方向著手
。
2.導體繞線之匝數量的多寡，繞線之匝數量越多，則發電機發出電
壓越高。發電機原廠出品時其體積大小以已經有一定的限制，如
更改其原有結構容易影響其使用壽命。
3.磁場強度越強，則發電機發出電壓越高（磁場強度取決於激磁電
流的高低）。由於以上•
.兩點的缺失所以利用其發電機激磁電流
越大，發電量越高的特性來調節發電機效能是較適合的。
（B）灰色理論：
灰關聯分析
灰關聯分析為灰色理論系統的主要支柱之一，主要的功能是做離散序列之間測
度的計算，藉由數學方式使灰關聯度能由定性分析轉化成定量分析，其最主
要的優點是不需大量的數據就可以準確得分析判斷。
(C)模糊控制理論：
一、模糊邏輯控制器基本架構：
圖3.模糊邏輯控制系統結構圖
模糊邏輯控制具備了三項重要功能:
（1） 系統的偏差以數位量轉化為模糊量
（2） 對模糊量進行一定的規則運算
（3） 把推理的結果以模糊量轉化為可用於實際控制的數字量。
如圖4.為本次模糊控制系統規劃之方塊圖，當其輸入要求
S.O.C命令。
圖4.模糊控制系統方塊圖
（二）、近似推論（approximate reasoning）基本原理：
近似推論的概念一般可分兩種：
GMP（ Generalized Modus Ponens）反向式推理
GMT（ Generalized Modus Tolense）前推式推理
兩者的定義如下：當A、A’、B、B’分別是定義為論域
(universalset)X和Y的模糊集合，x、y 是代表著輸入
變數和輸出語言變數，所以將反向式推理表示為:
前提一:y is B’
前提二:IF x is A THEN y is B
結果: x is A’
在相同條件下前推式推理可得下列表示式:
前提一:x is A’
前提二:IF x is A THEN y is B
結果: y is B’
（a）輸出入變數的訂定:
系統選擇輸入變數為電瓶電壓和電瓶充電溫度，而輸出變數
發電機激磁電流，其控制規格形式如圖5。
圖5.發電機變數範圍訂定圖
（b）控制知識庫的建立:
當確定輸出入變數後，就開始建立資料庫以及規則庫，利用
此兩輸入一輸出的控制知識建立如下。由歸屬函數可知歸屬函數
解決模糊理論的關鍵問題所在。圖6為我們所做歸屬函數的規劃。
圖6.三角形和梯形歸屬函數圖
利用三角形及梯形規劃歸屬函數，這兩種歸屬函數的優點是
在連續和離散的方式都可以表現，以電腦運算時其複雜度低且處理
效率高。
（c）設5個歸屬函數的知識庫
如圖7定義所選擇的3個語言變量分別為5個三角形歸屬函數，
平均切割論域，利用LabVIEW-Card的A/D, D/A 處理輸出和輸入的
資料其設定範圍+10V∼0V其對應解析度0∼4095，因此論域範圍為{0
～4095}。
圖7. 歸屬函數規劃圖
如圖8和表1為發電機激磁控制精減為12條規則表和輸出特性
曲面圖方便作規則判定和輸出曲面特性分析以利歸屬度參數修正
，使發電機灰色模糊控制激磁電流更趨近最佳化。
表1.灰色模糊精減後規則表
圖8.灰色模糊控制器輸出特性曲線圖
實驗結果討論與分析:
灰色理論預測電瓶殘電量實驗結果
【CASE1】:經過計算過程後可得如表2.所示：
表2.電瓶殘電量高時之關聯度表
由表2 可看出X1 之關聯度最大代表電瓶殘電量最高，預測
S.O.C 此筆數據為殘電量高的情況。
【CASE2】:選擇電瓶殘電量值，而在取樣特徵後得
到另一組序列：
經過計算過程後可得如圖13.所示：
表3.電瓶殘電量低時之關聯度表
由表3 可看出電瓶殘電量低之X5 關聯度最大代表電瓶殘電
量為低。以此類推，即可將求電瓶殘電量之實際值，最後再將估
測出的電瓶殘電量送至模糊控制器。
圖9.一般車輛行駛時充電狀態圖
如圖9（a）∼（d）一般車輛行駛時充電狀態由圖10（d）可
看出其全晶體控制式在控制效能上最高效能只有接近50﹪左右，
而發電機灰色模糊控制最高效能有將近62﹪左右。
圖10.未行駛重電能負荷下充電狀態圖
由圖10（a）可看出其變化可看出其全晶體控制式的缺點，
其全晶體控制是利用電晶體電路將其發電電壓維持在15.5V所以
當車輛在未行駛前，便施以電能負荷會造成全晶體控制式，將其
激磁電流調至最大會使動力源面臨最大負載，造成動力源在中低
速和在重負荷高低轉速的嚴重負荷。
圖11.發電機中速時混合系統控制狀態圖
混合系統控制是防止當其灰色模糊控制主系統故障時，其發
電機因此無法發電，造成車輛駕駛者在行駛的困擾和其電瓶很大
的負擔間接影響其使用壽命，所以混合系統控制主要是主系統，
灰色模糊控制使發電機控制在發電在高效率下，而全晶體控制次
系統是當灰色模糊控制主系統故障時，可當後援系統避免當發電
機無法行駛其工作時造成車輛上行駛的困難。
結論：
本次實驗為了解決長久以來車輛充電系統的缺失和其電瓶壽
命的問題為出發點，利用灰色理論預測高準確預測的和模糊控制
的智慧型控制，解決其電瓶和發電機無法以實際需求作最有效率
的搭配，並將其原本全晶體控制更改為次系統增加其充電系統的
可靠性。並以實際測試其結果 跟其模擬預測值做其最有效率控
制參數調整使其充電系統更趨近完善和高效能。
五、參考文獻：
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