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　　将智慧元件与医疗保健产业和因特网相结合，可以极大地方便人们的日常生活。目前，自行车已经成为了一个热门话题，许多企业纷纷投入到了这一领域。将智能部件与自行车的组合，将会给我们带来新的发展机会和前景。现在，自行车已经成为一种功能产品，集休闲、健身、出行于一体。此外，由于其方便，自行车已成为面向公众的生活必需品，在市场上有着很好的销路。本文研究开发的智能单车，经过改装后，将与骑行云服务平台相结合，将会更加具有竞争力，从而提升用户的骑行体验。

　　交速型自行车的主要功能部件为自行车变速装置，其基本原理是用外力使链条与前后不同尺寸的齿轮盘相匹配。当前使用的手动传动装置通常是指拨式或转柄，在换档时，牵引钢索克服弹性元件的弹力，使链条导向构件在后链轮上移动，并释放弹性元件的偏压力，从而将链条导向构件向相反方向移动。但是，使用缆绳的传动系统有以下几方面的不足：1）结构复杂，生产和制造费用昂贵：（2）换挡时需要很大的力量，尤其是在低速和上坡的情况下，使用强力换挡会影响骑行的平衡性；（3）采用缆线的控制方式，一般不能实现连续变档，骑行体验较差。由于人工换档频繁，会出现安全隐患，而且变速系统比较复杂，操作也比较有技术含量，很容易给新手带来不便。很多人都觉得换挡太麻烦了，不管是上坡还是下坡，都会选择一个档位，这会对使用者的膝盖造成很大的伤害，无法发挥出最大的威力，而自动变速箱就是最好的解决办法。

　　在早期的自行车中，齿轮的齿数都是固定的，也就是说不能进行换档。1905年，保罗·德维维发明了第一台自行车传动装置。最早的传动系统，是在后轮上安装了两个飞轮，当时的设计，是为了适应平坦和陡峭的地形。随着单车科技的进步，有了可以调整档位的变速单车，使骑手能够在不同的环境中保持稳定的动力，为休闲、健身、比赛提供了便利。原来的换档操纵杆与自行车的换档操纵杆类似，骑乘人员在操纵操纵杆时必须将手柄松开，既不安全，也不方便。后来，还有一种按手柄的摇杆控制装置，这种装置比推杆式要先进一些，但是在使用方便方面，还是有一定的缺陷。美国SRAM公司于1987年引进了一种旋钮式控制器，该控制器与该装置结合在一起，其最大的优点是使用方便，使用者无需松开手柄，只需轻轻转动操纵杆就能实现速度调节。由于机械传动具有传动精度不高，操作复杂，费时费力等问题，因而产生了电动变速器。机械式换档为直线牵引式换档，而电子式换档则是由马达带动换档。电子传动装置一般采用四连杆结构，将固定架、电机和导链架装配在一块，在电机的输出轴开始输出功率时，导链架可以通过四连杆来改变位置，从而实现换挡，见图1.1。电子换档有一个指令发送装置和一个接收装置，这些装置由导线来传送讯号，讯号则是控制马达的动作，以达到单车换档的目的。采用电子变速器，省却了传统的机械式变速器，更灵活的换档、更容易、更精确、更低的机械故障。最常用的是Shimano的D2,Campagnol的EPS,SRAM的无线传输。

　　由于汽车自动控制技术的不断发展，人们对电动自行车的需求也日益增加，很多学者和企业纷纷将其与自动控制技术相结合，以进一步研究其变速控制技术。在1993年，布朗宁等人设计了一套能够检测自行车、花鼓和曲轴速度的电脑控制系统，利用并行、集成和多目标优化算法，实现自行车的最佳传动。1994年，Bellio等人研制了一种基于齿轮转换的自行车自动换档系统，该系统能够通过测量曲柄转速、转速和当前齿数的变化来实现自行车在各种工况下的变速。

　　随着智能产品的大量出现，智能化的时代已经来临。自行车作为一种传统的交通方式，正在向着智能化的方向发展，在“互联网+”的浪潮中，自行车的智能化已经成为了一个重要的发展趋势。多元化的智能单车进入了消费者的消费领域，也为消费者提供了一种新的选择。许多企业都在致力于研究和开发智能单车，以充分利用这一机遇。韩国三星公司于2014年四月开发出一款智能单车“SamsungSmartBike”，它的车身由铝合金制成，外形优美，同时还能减轻地面的振动。这款智能单车与三星手机联网，能够精确的感应到骑乘者的周围环境。它最大的特色是它的车架上有一个后视镜，可以让你的自行车避免在后方遇到危险。

　　事实上，智能单车配件的研发历史较长，已积累了大量的研究成果。智能单车的配件包括智能码表，踏频器，心率带，充电系统等，见图1.3。Livall的智能骑车装备包括头盔，闪光灯，手机支架，踏板传感器。头盔上有一个自动驾驶的指示灯，可以让人在上面行驶，还可以在网络上播放音乐，还可以连接到头盔和手机，还可以控制一些功能，让使用者在上面骑车。使用移动应用程序进行社会共享和数据录制。“野兽”李刚将软件与硬件相结合，研发出一款智能单车和“野兽”骑行APP，用于采集数据。趣动智能研制了一款运动型前车管，专为运动型自行车而研制。可以在大多数单车上使用，通过云骑APP，可以实现数据上传、导航、防盗等功能，还可以找到附近的修理厂，为他们提供各种代步服务。连接Cycle公司发布了一款能够监控骑手的运动状态的智能踏板，如热的燃烧，在这个应用程序中会被展示出来，而且还具备防盗功能。这些智能单车配件的问世，极大地方便了人们的骑乘，所以很多职业骑手都会使用智能的配件来改造自己的单车，以达到他们的骑乘要求。因此，智能单车配件的出现，为开发和开发智能单车打下了坚实的基础。

　　传统的变速自行车大多采用人工换挡，由于其变速系统复杂，存在着不精确、操作麻烦、费时费力、不安全等诸多限制，使得许多骑车人无法正确地选择正确的骑乘范围，无法实现科学的骑乘运动。随着技术的进步，有些概念自行车可以实现自动换档。然而，这种自动换档自行车均采用预置的换档方式来完成换档，实时性、准确性较低，无法针对骑手的生理特点进行个性化调整。因此，本文在本文中，设计和开发了一套基于智能的自行车自动换档系统和“骑车云端”服务平台：

　　汽车的行驶速度变化规律是非常复杂的，因此在计算中有一定的困难。首先，对自行车的行驶速度进行了非线性分析。由于其不能通过一种或多种公式的简单转换而得到，因此，算法的选取需要有很强的非线性运算能力。其次，骑行速度受多种因素的影响，如骑行路况、骑行者的身体状况、骑车状态等。所以，该方法必须具有一定的弹性，能够充分地反映出不同的骑乘因子。ANN能够很好地适应新的环境，例如：适应各种环境下的不同使用者的骑乘行为。基于此，本文提出了一种基于神经网络的自动驾驶策略，并对其进行了建模。

　　在人类大脑中，大量的神经元是最基本的信息处理单元，因此，在仿真人脑的神经网络中，神经元和它们之间的联系机制是最关键的组成部分。神经网络由三个神经元构成：输入神经元、输出神经元和隐性神经元。正如名字所示，输入部件是接受外界信息的神经网络，输出部件是神经网络运算的输出部件，而隐性部件是神经网络运算的中间部件。单元间的连接结构取决于连接权值和连接，权重反映了单元间的联系密切，而链接关系反映了单元间的信息传输。

　　在反馈神经网络中，可以实现神经元的前后传递。也正是因为这个信号不断地传输，所以网络才会从一个输入信号开始，经过几次的运算，网络会有一个收敛的过程，但也有可能会因为多次的震动而失去最后的结果。因此，在建立网络时，需要对信息的传递和(文章服务+v：haodaixie)反馈的收敛性进行清晰的分析，从而使这种网络在实际应用中遇到了困难。Hopfield神经网络是反馈神经网络的一个典型例子，它具有结构简单，在优化问题中得到了广泛的应用。

　　BP网络采用了基于误差的逆向传输，使得网络的输出误差均方差最小化，并且由输入信号的前向和后向后的传递组成了BP神经网络的整个学习过程。正向传输是将输入信号一层一层地传输到输出层，并在输出端生成一个输出信号。将所得结果与所需的输出资料进行比较，得出其误差信号。当错误信号不是0或不能满足需求时，就会进入错误的逆向传播。逆向传输是将错误信号从原本的正向传输到反方向，通过梯度递减方法修正了网络权重，从而使错误信号逐渐减小。

　　针对以上问题，我们提出了很多改善方法。结合本论文的实际问题，就上述缺陷对换挡模式的影响进行了详细的分析。对于（1)，可以用经验公式估计或多次实验得到齿轮控制模型的网络结构。在（2）中，文章重点讨论了齿轮的计算结果，两者之间的关系不会有太大的影响。对于（3)，网络的推广能力可以通过增大输入采样而得到改善。由于所研究的单车换挡是一种非常复杂的非线性问题，在网络学习过程中容易陷入局部极小化，而自动变速又需要实时性，如果算法收敛较慢，会造成实时性能下降。因此，将BP神经网络和遗传算法相结合，既可以实现遗传算法的全局寻优，也可以实现BP网络的自学习。BP神经网络的挡位控制模型采用遗传算法进行了优化。

　　在此基础上，本文给出了基于神经网络的智能汽车变速器的换挡控制模型。首先，对神经网络的构造及学习方法进行了详细的介绍，并对BP网络的选取进行了分析和比较，以实现智能单车交速系统的档位控制。接着对BP（逆向传输）网络的基本原理和算法的基本流程进行了详细的说明。其次，根据变速系统的要求，对BP神经网络存在的问题进行了分析，并将遗传算法用于神经网络的学习，并对网络的权重和阈值进行了优化。最后，给出了一些指数来测试ANN的性能，并采用了平均偏差法对挡位控制模型进行了评估。

　　BP神经网络是一种基于梯度递减方法的神经网络，其激发函数的选取应为连续可导、微分发生显著变化，以适应误差减小时的梯度敏感性。一般情况下，如齿轮运算等非线性问题，都采用S型函数，因为在BP神经网络的训练中，tansig函数的收敛速度要比logsig函数快，所以我们选择了tansig函数作为挡位控制模式的有效值。因为BP神经网络范围控制模式的所需输出的范围超出（1、1)，所以输出层选择线性purelin函数为传输函数，以使网络的输出量达到最优的骑车速度。

　　车身数据采集系统的主要功能是采集车速，踏频，路面坡度，当前档位等。目前，踏频检测采用的是基于感应原理的踏频信号，通常包括霍尔单元计数和感应头。踏板频率传感器利用霍尔单元计数器和感应头的相对移动来计算踏板的圈数，从而使霍尔单元固定在框架上，并使感应头与曲轴联动的齿盘同步旋转。速度的测定还可以采用这种类型的传感器，其工作原理和踏频传感器一样，其安装方法是把霍尔元件固定在后部和后轮辐上。选择科尔Change