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電控機械式自動變速器智能換擋策略建模與仿真研究

發(fā)布時間:2023-03-11 08:56
  隨著汽車保有量連年持續(xù)增長的同時,AMT在汽車變速器上應用越來越普遍。而電控機械式自動變速器(AMT)不僅符合車輛在運行過程中的經(jīng)濟性、動力性等基本性能要求,還能克服手動變速器換擋控制不當帶來的駕駛、乘坐體驗不佳等問題。本文主要通過對不同行駛路況的變量參數(shù)進行識別,克服參數(shù)的變化帶來的差異性,對其換擋車速進行修正,從而實現(xiàn)電控機械式自動變速器的智能換擋策略,提高車輛換擋的性能和品質(zhì)。本文首先分析了發(fā)動機的穩(wěn)態(tài)和動態(tài)轉(zhuǎn)矩特性,建立了離合器、變速器、主減速器等系統(tǒng)模型;分析了離合器在換擋時工作的三個狀態(tài),構(gòu)建了整車的動力傳動系統(tǒng)模型;進而分析了AMT的最佳經(jīng)濟性和最佳動力性的基本換擋策略。通過分析不同路況下的坡道控制參數(shù)對換擋策略的影響,考慮車輛的運行過程縱向動力學基礎上,提出一種改進型的最小二乘法的參數(shù)實時識別方法。該方法能高效識別變量參數(shù)的實時狀態(tài)。制定了在不同的坡道上的換擋策略,實現(xiàn)車輛在坡道上AMT換擋的最佳性能。其次為了讓AMT在換擋時的完全分離狀態(tài)、滑摩狀態(tài)、結(jié)合狀態(tài)有效的智能優(yōu)化控制離合器的執(zhí)行機構(gòu),提出了優(yōu)化后的神經(jīng)元PSD算法,通過對兩種算法進行仿真驗證對比,優(yōu)化后的算法...

【文章頁數(shù)】:68 頁

【學位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究內(nèi)容和技術(shù)路線
        1.3.1 研究內(nèi)容
        1.3.2 技術(shù)路線
第二章 動力傳動系統(tǒng)特性與模型
    2.1 AMT分類及其工作原理
        2.1.1 自動變速器分類
        2.1.2 AMT工作原理
    2.2 發(fā)動機特性
        2.2.1 發(fā)動機穩(wěn)態(tài)轉(zhuǎn)矩特性分析
        2.2.2 發(fā)動機動態(tài)轉(zhuǎn)矩特性分析
    2.3 離合器模型
    2.4 變速器與主減速器模型
    2.5 車體模型
    2.6 本章小結(jié)
第三章 電控機械式自動變速器換擋策略研究
    3.1 控制參數(shù)的換擋策略分析
        3.1.1 單參數(shù)換擋規(guī)律
        3.1.2 兩參數(shù)換擋規(guī)律
    3.2 換擋性能的換擋策略分析
        3.2.1 最佳動力性換擋規(guī)律
        3.2.2 最佳經(jīng)濟性換擋規(guī)律
    3.3 基于改進型的最小二乘法參數(shù)識別及最優(yōu)換擋策略制定
        3.3.1 參數(shù)改變對換擋策略的影響
        3.3.2 改進型的最小二乘法參數(shù)識別
    3.4 坡道行駛換擋策略
        3.4.1 上坡行駛換擋策略
        3.4.2 下坡行駛換擋策略
    3.5 本章小結(jié)
第四章 AMT離合器執(zhí)行機構(gòu)的智能控制策略
    4.1 離合器分離杠桿的驅(qū)動
    4.2 智能控制算法
    4.3 自適應PSD算法
    4.4 單神經(jīng)元自適應PSD控制
    4.5 基于S函數(shù)的單神經(jīng)元PSD控制算法
    4.6 仿真驗證
    4.7 本章小結(jié)
第五章 汽車AMT智能換擋策略的建模與仿真
    5.1 整車Simulink模型
    5.2 換擋邏輯模塊
        5.2.1 換擋流程
        5.2.2 基于stateflow的換擋邏輯模塊
    5.3 基于改進型換擋策略的仿真
    5.4 AMT換擋策略仿真與分析
        5.4.1 AMT基本換擋規(guī)律的性能仿真
        5.4.2 基于改進型換擋策略的上下坡仿真
    5.5 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
    總結(jié)
    展望
參考文獻
致謝



本文編號:3759576

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