第1页共48页编号：时间：2021年x月x日书山有路勤为径，学海无涯苦作舟页码：第1页共48页机械式自动变速器1电控机械式自动变速器的最佳换挡规律的提出问题的提出：最佳换挡规律的制定有哪些方法？换挡、起步品质的评价采用了哪些最新手段？换挡、起步的控制到底采用了多少控制方式，最新的有哪些？离合器控制的详尽内容执行单元，特别的电机的控制是怎样实现的。对发动机的控制能够满足要求不？换挡规律电控机械式自动变速器的最佳换挡规律是车辆状态与最佳挡位间的一个非线性关系，往往以数据表的形式给出。用这些数据去训练一个神经网络，就可使表中反映的换挡规律存到网络中;在线应用时，就可用其计算最佳挡位。[换挡规律是指两排挡间自动换挡时刻随控制参数变化的规律。换挡特性是指相邻的两挡在换挡过程中油门的不同开度下，加速度与车速的关系牵引力与车速的关系、以及油耗与车速的关系。最佳换挡动力特性曲线在某一油门开度下相邻挡的曲线交点就是确保最佳动力性的换挡点，把各油门开度下的最佳换挡点联接起来，便得到最佳换挡动力特性曲线。液力机械式自动变速器技术及发展.CAJ][换挡规律是指用什么参数来控制换挡,在何时换挡。换挡规律的好坏直接影响车辆的燃油经济性和动力性,是AMT开发的一个关键。该规律是当前采用最多的形式[2],控制参数多为油门开度和车速。两参数换挡规律是以稳定行驶为前提的,它没有很好地解决在坡道等道路环境下的意外换挡问题。日本学者Sasaki[3]等采用模糊换挡策略,其实质是增加了模糊的坡道信息,以此修正两参数换挡规律,成功地解决了AMT车辆在坡道不能正确执行驾驶员意图的问题,但这种方法使得系统变得复杂。实际上起步、换挡时均处于非稳定状态,以反映真实动态过程的3参数(车速、油门和加速度控制)才能使车辆真正发挥出最佳性能;经试验,性能明显优于两参数控制[2]。汽车自动变速器.CAJ][自动变速器的逻辑控制模块相当于驾驶员的逻辑思维。通过速度传感器可以测得当前的车辆速度Vｔ,将这一速度与换挡点求取模块中所求得的升挡速度Vｕｐ及降挡速度Vｄｏｗｎ按照一定的逻辑相比较,从而决定升挡、降挡或保持。如果逻辑判断结果是升挡,则向换挡控制器发出升挡信号;如果逻辑判断结果是降挡,则向换挡控制器发出降挡信号;如果逻辑判断为保持,则不发出控制信号。图5为这一逻辑判断的原理图。第2页共48页第1页共48页编号：时间：2021年x月x日书山有路勤为径，学海无涯苦作舟页码：第2页共48页最佳燃油经济性换挡规律理论及其应用研究.CAJ]电控机械式自动变速器能按给定的算法由车辆状态确定最佳挡位，并自动控制节气门、离合器、变速箱协调工作，完成换挡过程。它为解决自动变速，提高汽车经济性、动力性和减轻司机劳动强度提供了一条新途径。它的核心工作之一是得到最佳换挡规律，并转换为电控系统的挡位判别算法。最佳换挡规律是描述当前车辆状态的参数(如油门、速度等)与最佳挡位之间关系的函数，它是分段非线性函数。现在一般是利用微机根据存入的换挡规律数据表求最佳挡位，但当模型复杂，参数增加时，使用这种方法会遇到一些困难。因为它没有对车辆参数改变的适应能力，不能在线修正，调整困难。人工神经网络在解决非线性问题和从数据中提取规律方面具有优势，为解决最佳挡位计算提供了一个简单、有效的新方法。神经网络在自适应和知识学习方面能力很强，这使它构成的控制系统的环节更具适应性，甚至可实现在线的自学习功能。本文给出了一个基于前向神经网络BP算法的电控机械式自动变速器最佳挡位判别的方法。问题的提出：最佳换挡规律的多参数适应性。参数增多，模型变得复杂，在线计算查询困难，修正调整困难。解决方法：人工神经网络。人工神经网络在解决非线性问题和从数据中提取规律方面具有优势，为解决最佳挡位计算提供了一个简单、有效的新方法。换挡规律的来源：1换挡规律有两个来源，一是模仿熟练司机换挡的过程，得到的是司机换挡时判断的知识；2是按汽车变速理论，以一定的目标函数和约束条件进行优化，得到运动状态和最佳挡位的关系。电控自动变速器挡位决策神经网络方法.CAJ动态三参数换挡规律动态三参数最佳燃油经济性换挡规律制定...
