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什么叫控制器？

控制器是控制電機轉速的部件，也是電動車電動系統和核心，具有欠壓、限流或過流保護功能，智能控制器還具有多種騎行模式和整車電器部件自檢功能，控制器是電動車能量管理與各種信號處理的核心部件。

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控制器的限流的測試有哪些方法？

去掉剎車斷電功能，保持機械剎車功能然后把電流表置20A的直流電流檔上，拔開控制器的正極線，把電流表紅黑表筆串聯在電池正極與控制器正極之間，在正常運轉到很高速時緩慢制動電機，這時會有一個很大電流值，即可測出限流值。

其次是接上電流表后，上車騎行得到的很大的電流。

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智能控制器行業概況

20 世紀 40 年代，智能控制器首先在工業生產中得到應用；20 世紀 70 年代后，微電子技術與電力電子技術的發展，為智能控制器的小型化、實用化建立網絡技術基礎，智能控制器開始取代常規的機械結構式控制器，廣泛應用于工業設備、汽車電子、家用電器等各個領域。隨著各種電子終端產品日益數字化、功能集成化，智能控制器的技術含量和附加值也不斷提升，市場容量不斷增長。

智能控制器行業的產生和發展也是專業化分工的結果。早期智能控制器行業發展比較分散，往往依附于某個細分產業，作為整體產品中一個附屬部件而存在。

隨著終端用戶對自動化和智能化的需求不斷提高，智能控制器產品的技術難度和生產成本也不斷上升，智能控制技術逐步成為一個專業化、獨立化和個性化的技術領域，一些專業智能控制器企業開始出現。出于對產品要求的提升以及成本控制的考慮，部分終端產品廠商開始將智能控制器外包給專業廠商進行設計生產，促使智能控制器不斷發展。

智能控制器技術基礎及特點

智能控制以控制理論、計算機科學、人工智能、運籌學等學科為基礎，擴展了相關的理論和技術，其中應用較多的有模糊邏輯、神經網絡、遺傳算法等理論，以及自適應控制、自組織控制和自學習控制等技術。

模糊邏輯用模糊語言描述系統，既可以描述應用系統的定量模型，也可以描述其定性模型。模糊邏輯可適用于任意復雜的對象控制。

遺傳算法作為一種非確定的擬自然隨機優化工具，具有并行計算、快速尋找全局較優解等特點，它可以和其他技術混合使用，用于智能控制的參數、結構或環境的較優控制。

神經網絡是利用大量的神經元，按一定的拓撲結構進行學習和調整的自適應控制方法。它能表示出豐富的特性，具體包括并行計算、分布存儲、可變結構、高度容錯、非線性運算、自我組織、學習或自學習。這些特性是人們長期追求和期望的系統特性。且神經網絡在智能控制的參數、結構或環境的自適應、自組織、自學習等控制方面具有獨特的能力。

智能控制的相關技術與控制方式結合、或綜合交叉結合，構成風格和功能各異的智能控制系統和智能控制器，這也是智能控制技術方法的一個主要特點。