汽車發電機轉速的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

汽車專業術語詞彙(第七版)

為了解決汽車發電機轉速的問題，作者趙志勇 這樣論述：

　　筆者將汽車專業用語配合現代汽車構造，以圖片方式將全車之零件做非常詳細之說明，並精心設計中英對照，使讀者易於從第一字母查詢所需單字。凡是汽車修護人員、參加汽車各類考試者或對汽車專業術語有興趣者，皆可利用此書，提昇自己專業術語能力，使您在解決汽車各類問題時皆能更得心應手。 本書特色 　　1.本書除了專有名詞中英文對照外，亦有全車零件圖示，可供讀者做進一步的查詢與了解。 　　2.對特殊之專業名詞做解釋，提供讀者較詳細的資料。 　　3.針對修車時術語之彙整，使讀者對故障術語能有更深的了解。

汽車發電機轉速進入發燒排行的影片

應用於車輛發電機系統之高功因電池充電器研製

為了解決汽車發電機轉速的問題，作者何朝郁 這樣論述：

本文製作一種具有高功因之電池充電器，其藉由脈波寬度調變(Pulse-Width Modulation, PWM)方式並搭配主動式功率因數修正技術，以改善傳統車輛發電系統因功率因數低落所造成的電能轉換效率不佳的問題。本文所研製之充電器包含三相功率因數修正電路及三階層降壓型轉換電路，其中三相功率因數修正電路用以將發電機操作於不同轉速時皆達到功率因數修正的功能，並且同時輸出一穩定的直流電壓。接著，藉由三階層降壓型轉換器將該直流電壓轉換對電池進行充電。基於三階層降壓型轉換器的電路特性，本文在設計及製作時時可採用較低電壓規格的開關元件，以降低開關於操作時的切換損失並提升電能轉換效率。最後完成實作一10

0W之原型機，根據實驗結果可得，所提電路在輸出功率100W時三相功率因數值可達0.98，並可提供一穩定的直流電壓100V，而發電機於不同轉速時，系統皆可操作在最佳功率點對24V蓄電池充電，而整體之電路電能轉換效率可達93%。

最新圖解馬達入門

為了解決汽車發電機轉速的問題，作者日本SERVO株式會社 這樣論述：

重新改版！ 　　日本微型精密馬達全球市占率第一！ 　　這本書的作者，是居於領導世界地位的公司——日本電産サーボ株式会社。它的母公司——日本電産株式会社。 　　2019年日本電產買下台灣上市櫃公司超眾科技，便是看中超重的散熱技術，有助於馬達運轉過程發熱等損耗問題。 　　日本電産市值270億美元，在2018年美國福比士富豪榜上，公司創辦人永守重信以51億美元身價，居日本富豪榜第四。（第一Uniqlo柳井正身價249億美元，第二軟銀孫正義。） 　　舉凡我們生活中所用的家電用品，如果要求品質，都是指明要求日本產品，以耐用度、損耗率、精細度、品質等，都是最好的選擇。在家電用品中，凡是有「動作」

的機器，其中都有馬達的存在，即使是再小的筆記型電腦、相機、手機等，裡面都裝有許多顆馬達，而一台汽車裡面的馬達數量更是高達三百多顆馬達。最熱門的無人機、機器人等AI的未來，就在馬達！ 　　因此不僅就生活面、市場面、投資面，馬達都是你不能不注意、不認識的機器。 　　生活中，手機的震動是來自震動馬達，電動汽車裝置有數百個馬達，維持便利生活最不可缺乏的馬達，隱藏於各種大小型的電力設備中。 　　本書以圖解與解說，快速認識：馬達的運轉原理、基本構造，以及馬達的種類與未來的發展遠景。喜愛機械構造的讀者絕不可錯過！ 　　從高鐵到精巧的手機，幾乎所有的機械設備內部都裝有各式馬達。少了馬達，人類將無法享受

高科技的生活。 　　讓我們用全新眼光，透過本書一起來看認識人們容易忽略的馬達，我們將從電磁感應定律開始，認識馬達轉動的原理，整流子和電刷如何運作？額定和轉矩是什麼？直流馬達交流馬達的分類和特性？如何選擇馬達？ 　　想要開始學習馬達的讀者，透過本書，馬上就能清楚掌握馬達的全貌！  

神經網絡應用於油電混合系統之能量管理最佳化

為了解決汽車發電機轉速的問題，作者吳承軒 這樣論述：

油電混合系統使用引擎與馬達作為動力來源，根據行車所需將扭矩合理地分配動力單元輸出，透過神經網絡對行駛週期訓練得出最佳油耗之控制器，並將先前訓練資料結果應用於陌生行駛週期，也能達到節省燃油效果，為本研究之目的。 神經網絡訓練結果使用於陌生行駛週期，並與Rule-base相比可得更佳油耗，其中神經網絡迭代皆需符合扭力需求及電池殘餘量，經計算後跟據引擎扭矩及轉速由質量流率表得出瞬時油耗，累加後即為該次迭代汽油消耗結果。 本研究採用美國通用汽車(General Motors)研發AHS II油電混合動力系統，使用Matlab/Simulink建立其反向式(Bac

kward)之整車油電混合動力系統，其訓練週期為FTP-75之城市及市區混合行駛週期，得出最佳控制器使用於NEDC行駛週期所得油耗為47.71mpg(20.28km/L)，與Rule-Base控制油耗43.34mpg(18.43km/L)相比，可得改善幅度約為10%，可知由神經網絡控制系統得出最佳動力分配策略，減少汽油、電能與輸出動力間轉換的能量損失，以達節省油耗之目的。