Bayır, RaifÇeven, Süleyman2024-09-292024-09-292017https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=q3-d9QtLoVA2OMExHSkJpYz83XnO8lOFIDaQA4UK4AdD17AYH37cFn3WSmwtfEcdhttps://hdl.handle.net/20.500.14619/13980Fen Bilimleri Enstitüsü, Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim DalıBatarya Elektrikli Araçlar (BEA) günümüzde yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu araçların en önemli sorunları gidebileceği menzil ve sınırlı enerji kapasitelerine sahip olmalarıdır. BEA'ların enerjiyi verimli kullanmaları çok önemlidir. Bu çalışmada BEA'nın güç depolayan sistemleri ve güç tüketen sistemlerine ait durumlar gerçek zamanlı olarak zeki denetimli Elektronik Kontrol Ünitesi (EKÜ) ile izlenmektedir. EKÜ, BEA için sürüş modu ve araç menzilini gerçek zamanlı tahmin etmektedir. Gerçekleştirilen EKÜ bir elektrikli golf aracı üzerinde test edilmiştir. BEA'ya ait tüm sistem parametreleri CAN (Controller Area Network) haberleşmesi ile EKÜ'ye aktarılmaktadır. BEA için en uygun sürüş modu ve menzil tahminini Bulanık Mantık Sınıflandırıcısı (BMS) ile gerçek zamanlı olarak yapılmaktadır. Aynı zamanda EKÜ'nün BMS çıkışı CAN haberleşmesi kullanılarak BEA nın ilgili alt sistemlerine iletilmektedir. BEA için geliştirilen EKÜ sayesinde araç kullanıcısına aracın en verimli şekilde kullanılması için uygun sürüş modu önerisi yapılmaktadır. Araç sürücüsü için ekonomik sürüş, normal sürüş ve sportif sürüş seçeneklerini önermektedir. Ayrıca tercih edilen sürüş moduna göre aracın gidebileceği menzil sürücüye gerçek zamanlı olarak bildirilmektedir. Geliştirilen EKÜ ile aracın daha uzun mesafelere gidebilmesi sağlanmaktadır.Battery Electric Vehicles (BEV) is widely used currently. The most significant problems of these vehicles are the available range and limited energy capacity. To use the energy of BEV efficiently is very important. In this study, the status of the energy storing and energy consuming system of BEV is monitoring in real time via Electronic Control Unit (ECU). The ECU estimates the range and driving mode for BEV in real time. The realized ECU is tested on an electric golf vehicle. All of the system parameters of BEV are transferred to ECU with Controller Area Network (CAN). The most suitable driving mode estimation and available range estimation are done via fuzzy logic classifier (FLC). Therewithal the FLC output of ECU is transferred to related subsystems of BEV using CAN. Thanks to developed ECU of BEV the most suitable driving mode to use the vehicle more efficiently is determined reported to the driver. The vehicle suggests three types of driving mode these are economic driving, normal driving, and sporty driving. In addition, according to the selected mode, the available range is reported to the driver in real time. It is possible to go to longer distances via the developed ECU.trinfo:eu-repo/semantics/openAccessMekatronik MühendisliğiMechatronics EngineeringMaster Thesis1411466601