关键词：AMT;;换挡规律;;坡道;;最小二乘法;;智能策略;;仿真
摘 要：随着汽车保有量连年持续增长的同时,AMT在汽车变速器上应用越来越普遍。而电控机械式自动变速器(AMT)不仅符合车辆在运行过程中的经济性、动力性等基本性能要求,还能克服手动变速器换挡控制不当带来的驾驶、乘坐体验不佳等问题。本文主要通过对不同行驶路况的变量参数进行识别,克服参数的变化带来的差异性,对其换挡车速进行修正,从而实现电控机械式自动变速器的智能换挡策略,提高车辆换挡的性能和品质。本文首先分析了发动机的稳态和动态转矩特性,建立了离合器、变速器、主减速器等系统模型;分析了离合器在换挡时工作的三个状态,构建了整车的动力传动系统模型;进而分析了AMT的最佳经济性和最佳动力性的基本换挡策略。通过分析不同路况下的坡道控制参数对换挡策略的影响,考虑车辆的运行过程纵向动力学基础上,提出一种改进型的最小二乘法的参数实时识别方法。该方法能高效识别变量参数的实时状态。制定了在不同的坡道上的换挡策略,实现车辆在坡道上AMT换挡的最佳性能。其次为了让AMT在换挡时的完全分离状态、滑摩状态、结合状态有效的智能优化控制离合器的执行机构,提出了优化后的神经元PSD算法,通过对两种算法进行仿真验证对比,优化后的算法自学习、自组织能力和鲁棒性都有了明显的提高。为了验证改进型的最小二乘法在不同坡道路况下的优化换挡策略的效果与真实性,采用MATLAB/Simulink工具箱仿真构建整车的发动机模型、动力传动系统模型,并添加参数识别系统。通过与基础换挡规律的对比,分析仿真结果可知,该改进型的最小二乘法识别参数方法在坡道换挡策略不仅符合动力性和经济性要求,且消除了换挡循环、充分协调了制动的作用。使车辆在不同路况的上下坡换挡策略进一步完善,验证了改进型最小二乘法的智能换挡策略的合理性、优越性。
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