雙離合器自動(dòng)變速器（Dual clutch transmission,DCT）的換擋研究包括擋位決策和換擋過程控制兩部分內(nèi)容。其中擋位是影響車輛經(jīng)濟(jì)性、動(dòng)力性和駕乘體驗(yàn)的關(guān)鍵因素,需綜合考慮駕駛意圖和行駛環(huán)境的影響完成決策。換擋過程兩離合器轉(zhuǎn)矩的協(xié)調(diào)控制與沖擊度、滑摩功和換擋時(shí)間緊密相關(guān),對(duì)車輛的平順性和動(dòng)力的響應(yīng)性起著決定性作用。目前擋位決策中涉及的駕駛意圖和行駛環(huán)境較多采用模糊推理定性判斷,隸屬函數(shù)和模糊規(guī)則依賴經(jīng)驗(yàn)制定,識(shí)別精度不高;擋位決策局限于MAP圖形式,易造成不同駕駛意圖和行駛環(huán)境下的循環(huán)和意外換擋;實(shí)際換擋過程離合器目標(biāo)轉(zhuǎn)矩的規(guī)劃難以獲得最優(yōu)軌跡。本文以某汽車廠商7速DCT為研究對(duì)象,開展了擋位的數(shù)據(jù)化智能決策研究和基于支持向量機(jī)算法的換擋過程智能控制,主要研究?jī)?nèi)容如下:（1）基于數(shù)據(jù)挖掘方法的駕駛意圖識(shí)別�；诓杉能囕v行駛數(shù)據(jù),利用小波分析方法獲得去噪后的制動(dòng)力、車速、油門踏板開度數(shù)據(jù);利用主因子分析方法獲得保留了絕大部分原始信息的降維特征;基于二分K-means聚類算法,聚類出維持、停車、急加速、加速、減速五類駕駛意圖;利用聚類后得到的五類駕駛意圖數(shù)據(jù),建立能進(jìn)行... 

【文章頁(yè)數(shù)】：109 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
1 緒論
    1.1 課題研究背景與意義
    1.2 雙離合器自動(dòng)變速器的國(guó)內(nèi)外發(fā)展及現(xiàn)狀
    1.3 DCT的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 行駛環(huán)境/駕駛意圖識(shí)別研究現(xiàn)狀
        1.3.2 擋位決策研究現(xiàn)狀
        1.3.3 換擋過程控制研究現(xiàn)狀
    1.4 目前研究存在的問題總結(jié)
        1.4.1 駕駛意圖/行駛環(huán)境識(shí)別研究方面
        1.4.2 擋位決策研究方面
        1.4.3 換擋過程控制研究方面
    1.5 本文的主要研究思路與內(nèi)容
2 基于數(shù)據(jù)挖掘方法的駕駛意圖識(shí)別
    2.1 引言
    2.2 試驗(yàn)數(shù)據(jù)小波去噪
    2.3 聚類特征選取
    2.4 駕駛意圖聚類
        2.4.1 K-means與二分K-means算法
        2.4.2 聚類方法對(duì)比與評(píng)價(jià)
        2.4.3 聚類結(jié)果分析
    2.5 基于MGHMM模型的駕駛意圖識(shí)別
        2.5.1 多維高斯隱氏馬爾科夫建模
        2.5.2 MGHMM模型驗(yàn)證
    2.6 本章小結(jié)
3 考慮燃油經(jīng)濟(jì)性的動(dòng)態(tài)規(guī)劃擋位優(yōu)化
    3.1 引言
    3.2 短期車速信息預(yù)測(cè)
        3.2.1 基于馬爾科夫模型的車速預(yù)測(cè)
        3.2.2 基于遺傳算法(GA)優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)車速預(yù)測(cè)
        3.2.3 兩種車速預(yù)測(cè)方法的對(duì)比
    3.3 動(dòng)態(tài)規(guī)劃擋位決策
        3.3.1 基于車速預(yù)測(cè)的DP擋位決策實(shí)現(xiàn)
        3.3.2 標(biāo)準(zhǔn)工況下不同DP擋位決策方法對(duì)比
    3.4 傳統(tǒng)兩參數(shù)換擋規(guī)律制定
        3.4.1 最佳動(dòng)力性換擋規(guī)律
        3.4.2 最佳經(jīng)濟(jì)性換擋規(guī)律
        3.4.3 DCT系統(tǒng)換擋仿真模型
        3.4.4 換擋規(guī)律仿真模型驗(yàn)證
    3.5 四種換擋方法的性能對(duì)比分析
        3.5.1 燃油經(jīng)濟(jì)性對(duì)比分析
        3.5.2 動(dòng)力性對(duì)比分析
    3.6 本章小結(jié)
4 不同駕駛意圖和坡度下的數(shù)據(jù)化擋位智能決策
    4.1 引言
    4.2 基于支持向量機(jī)提取兩參數(shù)換擋規(guī)律
        4.2.1 不同擋位點(diǎn)的分布
        4.2.2 基于支持向量機(jī)算法提取換擋規(guī)律
    4.3 不同駕駛意圖下基于粒子群算法的擋位決策優(yōu)化
        4.3.1 粒子群算法簡(jiǎn)介及參數(shù)設(shè)定
        4.3.2 擋位決策優(yōu)化的流程及目標(biāo)函數(shù)
        4.3.3 不同駕駛意圖下?lián)跷粵Q策優(yōu)化結(jié)果
    4.4 基于坡度的擋位決策二次優(yōu)化
        4.4.1 坡度構(gòu)建
        4.4.2 基于坡度識(shí)別的換擋序列修正
    4.5 基于LSTM模型的擋位智能決策
        4.5.1 LSTM模型簡(jiǎn)介
        4.5.2 LSTM與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)化擋位智能決策對(duì)比
    4.6 本章小結(jié)
5 基于支持向量機(jī)算法的換擋過程智能控制
    5.1 引言
    5.2 換擋過程離合器最優(yōu)轉(zhuǎn)矩?cái)?shù)據(jù)獲取
        5.2.1 換擋過程離合器的初始轉(zhuǎn)矩?cái)?shù)據(jù)
        5.2.2 離合器轉(zhuǎn)矩?cái)?shù)據(jù)的傅里葉擬合
        5.2.3 基于遺傳算法的離合器轉(zhuǎn)矩?cái)?shù)據(jù)優(yōu)化
    5.3 基于支持向量機(jī)算法的離合器轉(zhuǎn)矩智能預(yù)測(cè)
    5.4 離合器轉(zhuǎn)矩智能預(yù)測(cè)的試驗(yàn)分析
    5.5 本章小結(jié)
6 全文總結(jié)與展望
    6.1 論文主要研究工作與結(jié)論
    6.2 論文主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)及后續(xù)工作的展望
        6.2.1 論文的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)
        6.2.2 繼續(xù)研究方向
參考文獻(xiàn)
附錄
    A.作者在攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文目錄
    B.作者在攻讀學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目
    C.學(xué)位論文數(shù)據(jù)集
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[2]車輛雙離合自動(dòng)變速器擋位實(shí)時(shí)優(yōu)化與智能決策技術(shù)研究[D]. 徐聰.江蘇大學(xué) 2018
[3]計(jì)及路況信息影響機(jī)理的插電式混合動(dòng)力汽車能量管理策略研究[D]. 李杰.重慶大學(xué) 2018
[4]考慮實(shí)時(shí)交通信息的插電式混合動(dòng)力汽車預(yù)測(cè)能量管理策略研究[D]. 陳達(dá)奇.重慶大學(xué) 2018
[5]面向PHEV能量管理的短期工況預(yù)測(cè)與長(zhǎng)期交通信息生成技術(shù)研究[D]. 高俊.重慶大學(xué) 2018
[6]個(gè)性化駕駛員建模及其在換擋規(guī)律整定中的應(yīng)用[D]. 張俊.浙江大學(xué) 2018
[7]基于分層HMM和AR模型的重型車輛側(cè)翻預(yù)警方法研究[D]. 陳敏.東南大學(xué) 2015
[8]基于駕駛員意圖的AMT換擋控制策略研究[D]. 張?zhí)K文.重慶大學(xué) 2014
[9]雙離合變速器換擋規(guī)律分析及仿真[D]. 李靜.合肥工業(yè)大學(xué) 2012
[10]濕式DCT換擋規(guī)律與離合器控制的研究[D]. 胡福建.合肥工業(yè)大學(xué) 2012



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