基于发动机神经网络模型的矿用车动态换挡规律研究

车辆在起步、停车、制动、换挡时发动机处于动态工况,其最佳换挡点与稳态工况下制定的换挡规律有所不同。根据已有的试验数据训练模型,运用神经网络方法建立了发动机动态模型,基于发动机动态模型制定了以车速、油门开度、加速度为参数的矿用车动力性换挡规律,在MATLAB/Sim Driveline中建立整车的动力学模型,对所设计的换挡规律进行仿真分析,验证了车辆的动力性能。对改进矿车现有两参数换挡规律有实际意义。     

双离合器式自动变速器传动系统的建模及换挡特性

分析双离合器式自动变速器(DCT)换挡过程中离合器的工作特性,建立换挡过程中的动力学模型。基于发动机的试验数据,利用神经网络建立发动机的数值模型。依据整车的各项参数,制定变速器的换挡规律,在此基础上提出各挡同步器的接合规律,制定变速器换挡及同步器接合的控制逻辑。基于Matlab/Simulink/Stateflow软件平台,建立DCT传动系统的仿真模型,依据仿真模型对车辆换挡过程的动态性能进行仿真。利用正交试验设计方法,分析换挡过程中离合器接合时刻及转矩变化对换挡品质的影响,提出实车试验优化换挡品质的方法。     

基于SVM发动机模型的换挡规律及其应用

分析了双离合器式自动变速器车辆的频繁换挡及意外换挡现象,指出了引起DCT车辆频繁换挡的直接原因是车速相对于油门突变的滞后,根本原因是基于稳态工况的传统换挡规律无法满足动态工况下的要求。采用基于结构风险最小化准则的支持向量机方法建立了发动机动态转矩和油耗模型,提出了基于油门、车速、油门变化率为输入的三参数换挡规律设计方法,当油门突变时,系统能够根据油门变化率实时修正换挡规律,油门突增则降挡规律减小,油门突减则升挡规律增加,从而避免发生频繁换挡及意外换挡。运用Matlab/Simulink进行了DCT车辆的换挡仿真研究,并通过了自动变速器台架实验验证。仿真和实验结果表明基于支持向量机发动机动态模型的换挡规律在保留原有换挡规律优点的基础上,可以避免频繁换挡及意外换挡现象,满足车辆实际行驶工况的需要,具有更好的动力性和燃油经济性。     

最佳燃油经济性换挡规律理论及其应用研究

通过对发动机燃油消耗特性的研究,提出一种较为简单的动态三参数最佳燃油经济性换挡规律制定方法.同时,分析了汽车质量变化对换挡规律的影响,设计了一种考虑质量变化因素的变结构换挡系统模型,并利用Matlab/Simulink对该模型进行了仿真,仿真结果表明,该模型可以使汽车获得更佳的燃油经济性,对最佳燃油经济性换挡规律的理论研究及实际应用具有重要意义.     

工程车辆三参数自动换挡策略及试验研究

为了提高工程车辆的动态性能,保证及时准确地完成自动换挡,提出了三参数的最优换挡理论.采用改进BP网络控制算法控制变速系统的自动换挡,通过仿真表明:节能和动态换挡规律可以明显提高工程车辆传动系统的效率.在功率和经济性方面,三参数优于两参数转换规律.通过对比试验发现当使用三参数综合换挡规则时,车辆的动态和经济性介于节能和动态换挡规律之间.验证了所开发的改进的BP神经网络控制的的可靠性.     

Elman网络在汽车智能换挡判别中的研究

为了改善汽车行进中的换挡品质,使汽车在相应的环境工作中能够实现自动切换档位,根据人工神经网络和汽车换挡规律的特点,需对汽车的油门开度、速度、加速度进行分析;基于Elman神经网络建立汽车自动变速三参数控制模型,并利用Matlab进行了测试分析和仿真模拟,得出了仿真结果。仿真结果表明,采用Elman神经网络对汽车自动换挡判别时优于BP网络。     

考虑油门开度快速变化的工程车辆四参数换挡策略研究

针对工程车辆自动变速器的循环换挡问题,对发动机非稳态工况进行了动力性分析,对工程车辆自动变速器双参数(车速和油门开度)、三参数(车速,油门开度,加速度)的换挡规律进行了研究,提出了一种增加油门开度快速变化率的双模糊四参数换挡控制策略。建立了基于Matlab/Simulink/Stateflow的新型四参数模糊控制仿真模型,通过与三参数仿真结果的对比,验证了新型四参数模糊控制策略的正确性。研究结果表明,该换挡策略能够有效降低车辆换挡次数以及换挡冲击度,循环换挡现象得到消除,提高了车辆舒适性和平顺性。     

基于发动机动态试验台的驾驶员纵向操纵特性对汽车动力系统性能影响的研究

在发动机动态试验台上实现了对车辆、道路载荷、驾驶员操纵特性及整车行驶工况的动态模拟,并在国内首次利用发动机动态试验台对驾驶员纵向操纵特性对动力系统性能的影响进行了研究。具体包括动力性和经济性两类换挡规律对汽车加速性能和基于EUDC工况的百公里油耗的影响,以及换挡动作快和换挡动作慢两类驾驶员对汽车起步和换挡过程品质影响的研究。通过发动机动态试验台的试验,得出了驾驶员的纵向操纵特性对汽车动力性、燃油经济性和换挡品质的影响的规律,提高了我国对发动机动态试验台的应用水平。     

车用自动变速器多工况换挡规律设计与动态修正

设计了某液力自动变速器组合型动力性换挡规律。基于发动机动态特性,采用以车速、油门开度、加速度为输入参数的模糊控制对换挡规律进行了修正,设计了车速衰减动力换挡规律对坡道工况进行修正。仿真结果表明,动态修正后的换挡规律使车辆具有更好的动力性,并能根据驾驶员意图进行相应的升降挡操作;坡道工况下换挡规律的修正策略能有效解决上坡行驶时的换挡循环和下坡行驶升至高挡的问题,避免了频繁换挡。     

智能修正型换挡规律的设计及在双离合器式自动变速器中的应用

以车速和发动机油门为控制参数,设计双离合器式自动变速器(Dual clutch transmission, DCT)的两参数换挡规律,硬件在环仿真结果表明该控制规律在城市工况极易导致频繁换挡,在制动工况容易产生意外升挡.分析不合理换挡现象的原因,并指出驾驶员的不合理操作习惯是引起频繁换挡和意外升挡的主要原因,两参数换挡规律不易避免不合理换挡现象.基于"sugeno"型模糊控制方法,建立智能修正型换挡规律的控制系统,该系统以油门开度和油门开度变化率为输入,实时升、降挡车速的修正系数为输出,确定隶属度函数并制定相应的模糊控制规则.智能换挡系统中的降挡速度为两参数降挡曲线临界值与降挡修正系数的乘积,升挡速度为两参数升挡曲线临界值与升挡修正系数的商.控制结果表明智能换挡规律在保留两参数换挡规律优点的同时,可以避免频繁换挡及意外升挡现象的发生,提高整车的舒适性和燃油经济性.     

自动变速器智能换档规律的制定与仿真

考虑整车的运行状况、行驶路况及驾驶员的驾驶习惯等因素,根据某型号的整车相关参数、发动机的速度特性及整车滑行阻力试验数据,制定智能换档规律.利用Matlab/Simulink仿真模拟,验证了该换档规律的可行性.并表明这种换档规律可以针对不同路况实现最佳动力性或者最佳燃料经济性,保证了汽车的最佳性能.     

基于神经网络和模糊控制的可变配气相位系统

提出了基于神经网络和模糊控制的汽车发动机可变配气相位控制方法。采用神经网络构成配气相位产生器，解决了发动机脉谱图的输入与输出非线性映射问题。采用模糊控制器构成可变配气相位控制系统，解决了在无被控对象数学模型情况下，可变配气相位难以有效控制问题。实验表明：基于神经网络的相位产生器，具有良好的非线性逼近能力和泛化能力。系统工作稳定，具有良好的动态性能和稳态性能，高速时汽车恒速燃油消耗降低。     

双离合器变速汽车坡道模糊修正换挡研究

基于自主开发的5速干式双离合器变速器(dual clutch transmission, DCT)及样车,得到了双离合器变速汽车坡道模糊修正换挡规律。首先,基于纵向车辆动力学模型,运用改进型最小二乘法对整车质量与道路坡度进行实时辨识,并利用BP神经网络对实时辨识结果进行映射求解;进而,运用模糊控制方法,制定双离合器变速汽车坡道模糊修正换挡规律;最后,通过离线仿真与硬件在环实验研究验证了坡道模糊修正策略的有效性。仿真结果表明,在坡道行驶时,开发的坡道模糊修正换挡规律能有效地解决传统二参数换挡规律引起的频繁换挡和意外换挡现象,减少DCT同步器的作动次数,提高整车的舒适性。     

人工神经网络在发动机建模中的应用研究

为解决发动机建模和数据拟合准确性的问题,介绍了人工神经网络BP算法的基本概念,并将其应用到发动机建模和数据拟合当中。采用神经网络法和最小二乘法,分别对发动机的外特性和万有特性进行了模拟和训练,在Matlab/Simulink仿真模型的基础上,对其拟合精度和误差进行了评价。仿真结果表明,神经网络法具有较高的拟合精度,而且计算方便,对研究车辆的动力性和燃油经济性的可信程度具有重要意义,可为实现发动机与车辆传动系统共同工作的动力匹配奠定一定的理论基础。     

考虑道路坡度与车辆载重的纯电动物流车综合性能换挡规律

为提高车辆对动态驾驶环境的适应性,针对纯电动物流车三挡变速系统,提出了一种充分考虑道路坡度与车辆载重,同时兼顾车辆动力性与经济性的综合性能换挡规律.分析道路坡度与车辆载重对车辆行驶阻力矩的影响,制定了具有动态适应性的动力性换挡规律与经济性换挡规律.以0～50 km/h的加速时间与加速过程能耗为目标,建立了综合性能换挡规...     

基于BP神经网络的装载机自动换挡控制系统

利用专家给出的 2参数换挡规律对神经网络进行训练 ,得出装载机传动系统的BP神经网络模型。用此模型进行仿真控制试验 ,所得挡位与给定的换挡规律基本保持一致 ,说明利用神经网络控制装载机自动变速器换挡是可行的。     

叉车自动变速器性能仿真

文中根据发动机与液力变矩器联合工作特性,制定了两参数换档规律,同时为了提高液力变矩器的工作效率又对换档规律进行了修正,然后依据换档规律建立了整车动力系统仿真模型,并对模型进行了离线仿真分析,验证了自动变速器控制系统模型的正确性。     

Work and speed based engine operation condition analysis for new European driving cycle (NEDC)

In order to evaluate fuel consumption and tailpipe emission of a vehicle, standard driving cycles are used to prescribe vehicle driving condition such as speed, gear shift, fluid temperature and so on. New european driving cycle (NEDC) has prevailed as the only driving cycle for emission and fuel consumption while Federal Test Procedure 75(FTP-75) mode is used in the United States. In South Korea, NEDC is applied for emission certification and FTP-75 mode is used for fuel consumption of a vehicle powered by diesel engine. Because these driving cycles are mixed of static phase (cruising and idle) and transient phase (acceleration and deceleration), they need to be transformed to static engine operation condition so that optimization is possible using engine dynamometer for each representative engine operation condition. This study set up two models to convert vehicle driving conditions to engine operation condition based on work which the engine should produce to follow the driving cycle and based on representative vehicle speed of NEDC. Accuracy of each model was compared with actual vehicle test result on a chassis dynamometer and the characteristics of each model were analyzed.