2) Fuzzy Control: Braking force dis

2) Fuzzy Control: Braking force distribution in EVs with regeneration is influenced by many factors, and many parameters are constantly changing, so recycling strategy is difficult
to be expressed. The fuzzy logic control strategy for EV braking force distribution can be easily demonstrated by the influence of different factors. Therefore, the fuzzy control theory is applied to the EV braking force distribution. The fuzzy control strategy of the EV braking force distribution structure is shown in Fig. 8; the three inputs are the EV front-wheel braking force, speed, and battery charge state [state of charge (SOC)] [12]. In the fuzzy control system, the input variables include the front braking force, the SOC, and the EV speed. The output
variable is the ratio which is proportional to the regenerative braking force taking in the front braking force. Front braking force: the driver braking requirements are concerned with the
driving safety. The value of the braking force represents the braking distance and time the driver requires.We prefer the concourse of speed to be low, middle, and high, and the universe
of discourse is [0, 2000]. The membership functions are

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

2) ปุย: เบรกแรงกระจายในฟ้ากับฟื้นฟูได้รับอิทธิพลจากปัจจัยหลายอย่าง และพารามิเตอร์มากจะเปลี่ยน แปลงตลอดเวลา ดังนั้นกลยุทธ์การรีไซเคิลเป็นเรื่องยากการแสดงการ กลยุทธ์ควบคุมตรรกศาสตร์สำหรับ EV ที่กระจายแรงเบรกสามารถถูกแสดง โดยอิทธิพลของปัจจัยต่าง ๆ ได้อย่างง่ายดาย ดังนั้น ทฤษฎีควบคุมเอิบใช้กับ EV ที่กระจายแรงเบรก กลยุทธ์การควบคุมที่ชัดเจนของโครงสร้างการกระจายแรงเบรคจะแสดงใน Fig. 8 มีอินพุตสาม EV แรงเบรกล้อหน้า ความเร็ว และแบตเตอรี่ค่าธรรมเนียมรัฐ [รัฐเสียค่าใช้จ่าย (SOC)] [12] ในระบบควบคุมเอิบ ตัวแปรอินพุตรวมหน้าเบรคแรง SOC และความเร็วของ EV การแสดงผลตัวแปรเป็นอัตราส่วนซึ่งเป็นสัดส่วนกับแรงเบรกสำหรับสินค้าทั้งหมดในหน้าเบรคแรง หน้าเบรคแรง: ต้องเบรกของโปรแกรมควบคุมเกี่ยวข้องกับการขับขี่ปลอดภัย ค่าของแรงเบรกแทนระยะหยุดรถและเวลาที่ต้องการไดรเวอร์ เราชอบอาคารเทียบเครื่องบินความเร็วต่ำ กลาง และสูง และจักรวาลวาทกรรมเป็น [0, 2000] ฟังก์ชันสมาชิก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

2) การควบคุมฟัซ: กระจายแรงเบรกใน EVs
กับการฟื้นฟูเป็นผลมาจากหลายปัจจัยและพารามิเตอร์จำนวนมากมีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลาดังนั้นกลยุทธ์การรีไซเคิลเป็นเรื่องยากที่จะแสดงออก กลยุทธ์การควบคุมตรรกศาสตร์สำหรับการกระจายแรงเบรก EV สามารถแสดงให้เห็นได้อย่างง่ายดายโดยอิทธิพลของปัจจัยที่แตกต่างกัน ดังนั้นทฤษฎีการควบคุมเลือนถูกนำไปใช้กระจายแรงเบรก EV กลยุทธ์การควบคุมฟัซซี่ของ EV เบรกโครงสร้างกระจายแรงแสดงในรูป 8; สามปัจจัยการผลิตที่เป็นแรงเบรก EV ล้อหน้าความเร็วและการชาร์จแบตเตอรี่ของรัฐ [รัฐเสียค่าใช้จ่าย (SOC)] [12] ในระบบการควบคุมเลือนตัวแปรรวมถึงแรงเบรกด้านหน้า SOC และความเร็ว EV
เอาท์พุทตัวแปรเป็นอัตราส่วนที่เป็นสัดส่วนกับแรงเบรกปฏิรูปการในแรงเบรกด้านหน้า แรงเบรกด้านหน้า:
ความต้องการของคนขับเบรกมีความกังวลกับความปลอดภัยในการขับขี่ ค่าของแรงเบรกหมายถึงระยะเบรคที่และเวลาไดรเวอร์ requires.We
ชอบฝูงชนของความเร็วจะต่ำกลางและสูงและจักรวาลของวาทกรรมที่ถูก[0 2000] ฟังก์ชั่นนี้เป็นสมาชิก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

2 ) การควบคุมแบบฟัซซี : เบรกกระจายแรงในรถไฟฟ้าด้วยการฟื้นฟู โดยได้รับอิทธิพลจากหลายปัจจัย และตัวแปรมากมาย มีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ดังนั้นกลยุทธ์การรีไซเคิลยาก
จะแสดง กลยุทธ์การควบคุมฟัซซี่สำหรับ วีเบรกกระจายแรงได้ง่าย เห็นได้จากอิทธิพลของปัจจัยต่าง ๆ ดังนั้นทฤษฎีการควบคุมแบบฟัซซีที่ใช้กับวีเบรกกระจายแรง กลยุทธ์การควบคุมฟัซซี่ของรถไฟฟ้าระบบกระจายแรงเบรก โครงสร้างที่แสดงในรูปที่ 8 ; สามปัจจัยมี EV ล้อหน้าเบรกแรง ความเร็ว และการชาร์จแบตเตอรี่รัฐ [ รัฐเสียค่าใช้จ่าย ( SoC ) ] [ 12 ] ในระบบการควบคุมแบบฟัซซี่ , ตัวแปรนำเข้ารวมด้านหน้าเบรกแรง ส และรถไฟฟ้าความเร็วสูงผลผลิต
ตัวแปรอัตราส่วนซึ่งเป็นสัดส่วนกับการเปลี่ยนแปลงแรงเบรกหน้า เบรกแรง หน้า : คนขับเบรกแรงเบรกตามความต้องการที่เกี่ยวข้องกับ
ความปลอดภัยในการขับขี่ ค่าของแรงเบรกของเบรกระยะทางและเวลาขับต้อง เราชอบฝูงชนของความเร็วจะต่ำ กลาง และสูง และจักรวาล
วาทกรรม คือ [ 0 , 2000 ) สมาชิกของฟังก์ชัน