【正文】 ） ； 7） 模式選擇開關(guān)決定汽車行駛的基本模式：是以經(jīng)濟(jì)車速行駛還是以高動力性行駛； 8） 制動燈開關(guān) ， 反應(yīng)汽車是否處于制動狀態(tài) ， 決定發(fā)動機(jī)工況及各傳動部件的工況； 2023/3/2 4 哈爾濱工業(yè)大學(xué)（威海）汽車工程學(xué)院 （３）自動變速系統(tǒng)的控制內(nèi)容 1）檔位控制：當(dāng)變速手柄在前進(jìn)檔時，自動變速器電腦根據(jù)汽車行駛情況選擇最佳的時刻換到最合適的檔位，以使汽車充分發(fā)揮動力性和經(jīng)濟(jì)性； 2）變速液壓系統(tǒng)的油壓控制：自動變速器電腦根據(jù)汽車的工況需要調(diào)整液壓系統(tǒng)的壓力，以達(dá)到既減少能耗，又滿足傳遞功率流的需要，同時保證換檔平穩(wěn)無沖擊； 3）發(fā)動機(jī)控制：自動換檔過程中，自動變速器電腦通知發(fā)動機(jī)電腦適當(dāng)減小噴油量，保證換檔平穩(wěn)；特殊路況下需發(fā)動機(jī)制動汽車運(yùn)行時，自動變速器電腦發(fā)出信號使發(fā)動機(jī)與變速器強(qiáng)制連接（通過強(qiáng)制離合器），以實(shí)現(xiàn)發(fā)動機(jī)的制動效果。 國外大功率拖拉機(jī)以發(fā)動機(jī)速 n來限定 。 2） 有利于減小換擋循環(huán) ,防止控制系統(tǒng)元件的加速磨損 ,并防止乘坐舒適性的降低 。 此外 ， 這種單參數(shù)的系統(tǒng)也難以兼顧車輛動力性和經(jīng)濟(jì)性的要求 ,故目前已很少采用 。 但大油門升檔時 ， 發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速要降的很低 ， 降低時大 ， 功率利用差 ， 故該型使用于功率大的轎車上 。 實(shí)際車輛一般用組 max0nax02023/3/2 9 哈爾濱工業(yè)大學(xué)（威海）汽車工程學(xué)院 合型。二參數(shù)換擋規(guī)律已被廣泛應(yīng)用于轎車、貨車等車輛上。 由汽車?yán)碚撝? ? ??? i 1n V0 ntn dt)(Q2023/3/2 12 哈爾濱工業(yè)大學(xué)（威海）汽車工程學(xué)院 考慮到 )FF(FFF writj ??? dtdVMj ?? 于是 ? ? ?? ? ?? ??????? i 1n V0 wfi1)t(n )1n()1n(twfim nmn dV)FF(FF MQdV)FFF(F MQ[Q ?? 根據(jù)汽車?yán)碚撝?，發(fā)動機(jī)的動態(tài)小時油耗是發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速的函數(shù)，一般可擬合為三次多項(xiàng)式，即： 3q2qqq30020230et VAVBVCDnAnBnCDQ ???????? 欲使加速油耗 Q為最小，這是一個求極值的問題。 2. 基于模糊邏輯和專家知識的檔位決策方法 隨著智能控制理論的發(fā)展 ,出現(xiàn)了綜合利用道路環(huán)境 、 駕駛員的操作特點(diǎn) 、 車輛的運(yùn)行狀況等信息的模糊邏輯檔位決策方法 ,其結(jié)構(gòu)原理如圖 。三菱公司研制的模糊換檔系統(tǒng)，可以模仿優(yōu)秀駕駛員的駕駛經(jīng)驗(yàn)，在下坡或彎道行駛時，謹(jǐn)慎降速換檔，并且在彎道上或當(dāng)駕駛員踩加速踏板時，還避免了汽車不恰當(dāng)?shù)募铀贀Q檔。再有 ,這種檔位決策方法是基于統(tǒng)計(jì)和分析意義上的，模糊換檔規(guī)則庫和知識庫的建立要咨詢大量有經(jīng)驗(yàn)的駕駛員和專家，所形成的換檔規(guī)律不可能覆蓋車輛使用過程中的所有工況。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)本身就決定了它是大規(guī)模并行機(jī)制 ， 以數(shù)據(jù)作為驅(qū)動 ， 擅長通過大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和發(fā)現(xiàn)模式或規(guī)律 。例如，當(dāng)車輛下坡時，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)能使車輛自動從 4檔降到 3檔、 2檔，逐漸向發(fā)動機(jī)制動狀態(tài)過渡；而在上坡或彎曲道路行駛時，避免了高、低檔間的循環(huán)換檔，提高了最佳變速操作和行駛的舒適性 .在該系統(tǒng)基礎(chǔ)上，又開發(fā)了最優(yōu)控制和學(xué)習(xí)控制兩大功能(如圖 )。它能根據(jù)行駛過程中輸入的信息，由微機(jī)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)邏輯電路判斷每個駕駛員的駕駛風(fēng)格和習(xí)慣，自動修正變速時間和換檔點(diǎn)，所以不同類型的駕駛員都能對車輛進(jìn)行良好的操縱。 最佳動力性換檔規(guī)律的迭代自學(xué)習(xí)算法 ： 迭代自學(xué)習(xí)控制算法是一種將前一次控制結(jié)果與控制目標(biāo)之間的誤差通過一定的學(xué)習(xí)率學(xué)習(xí)后修正下一次控制信號并使控制誤差趨向收斂的算法。 當(dāng)汽車以第ｉ檔和第ｉ +1檔行駛時 ， 其參數(shù) a， β ， ν 間動態(tài)關(guān)系為非線性函數(shù) ， 可分別表示為 )v,(fa ii ?? )v,(f 1i1i ??? ?() () 對于五檔變速器，式中ｉ =1， 2， 3， β 和ｖ又分別為時間ｔ的函數(shù)，所以加速度也可表示為時間ｔ的一元函數(shù)。這樣，每一次換檔前后的加速度差與目標(biāo)量之間的誤差為 。 ② 比較換檔前后加速度的變化，若 ( 為加速度變化量容許值 )，表明換檔點(diǎn)并非最佳，需對其參數(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)并更新。 當(dāng)條件 成立時 ， 表明 ， 已是最佳動力性換檔點(diǎn) 。 事實(shí)上 ， 有 ， 所以 ? ?(0)i)0(i(0)i v,a ? 0a i1i ?? a1i a ??? iia dt/da ? ?v,fa i ??? ? ?v,fa ii ??),(v ii iiiiiii advdadtdvdvdadtda ???? iiii a dt/dadvda ?2023/3/2 21 哈爾濱工業(yè)大學(xué)（威海）汽車工程學(xué)院 令 aii La dt/da ??? 式 （ 53） 成為 式中， ρ 稱為速度學(xué)習(xí)速率。它包括三個步驟： 1）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檔位模型決定預(yù)選檔位 獲得換檔規(guī)律有兩種方法：一是依據(jù)車輛變速理論 ， 它在一定約束條件下 ， 按某個或某些目標(biāo)函數(shù)通過優(yōu)化實(shí)驗(yàn)來獲取換檔規(guī)律；二是通過學(xué)習(xí)優(yōu)秀駕駛員的換檔數(shù)據(jù) ， 提取最佳換檔規(guī)律 。在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練前，先將駕駛員的換檔數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理：包括對車速、油門開度數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化，對駕駛員選擇的檔位信號按表；然后作為輸入輸出樣本對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。 1x23x451x234x5表 訓(xùn)練樣本中檔位信號轉(zhuǎn)換關(guān)系 2023/3/2 25 哈爾濱工業(yè)大學(xué)（威海）汽車工程學(xué)院 通過學(xué)習(xí)后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檔位模型就可以應(yīng)用于自動換檔過程中 。 將駕駛意圖分為減速 、保持和加速運(yùn)行三類 。 定義 I表示駕駛員要求車輛加速強(qiáng)度的模糊變量 。 如果 I的推理結(jié)果為 “ 加速 ” ， 當(dāng) ， ， 換為新檔；否則 ， 保持原檔位 。當(dāng)徑向基取為 Gaussian函數(shù)時 ， iC? ? ? ? ???????? ??? ??2ij2N1j ijjii/cxexpCXfz ?， i=1， 2， ? S 網(wǎng)絡(luò)的輸出是隱層輸出與連接權(quán)值線性組合，第 j個輸出為 : TjTjs1i ijij ZWZWzwy ???? ??， j=1， 2， ?M 2023/3/2 28 哈爾濱工業(yè)大學(xué)（威海）汽車工程學(xué)院 其中， ? ?jsj2j1j W ???? ?s21 zzzZ ???， 1z2z1zS1xNx 1yMyjjwjijSw圖 RBFN網(wǎng)絡(luò)模型 RBFN的學(xué)習(xí)分為兩個可相互獨(dú)立兩個階段 :隱層中心的學(xué)習(xí)算法和隱層與輸出層間連接權(quán)值的學(xué)習(xí)算法 。 1） 直接計(jì)算法： 在此方法中 ， 隱單元 RBF的中心是隨機(jī)地在輸入樣本數(shù)據(jù)中選取 ， 且中心固定 。 整個訓(xùn)練過程分為非監(jiān)督學(xué)習(xí)和監(jiān)督學(xué)習(xí)兩個階段 。 （ 3） 調(diào)整中心及重新計(jì)算第 l結(jié)點(diǎn)的距離： ? ? ? ?Si1:0c i ?? )1k(CX(k))k(r ii ?? S}i(k)),1arg{mi n(rl i ??? 1)(kC(k)Cii ? 1≤ i≤S ， 當(dāng) i≠l )1)Cl(k)k(X)(k()1k(C(k)C ll ???? ?(k)CX(k))k(r ll ?2023/3/2 30 哈爾濱工業(yè)大學(xué)（威海）汽車工程學(xué)院 其中， 為學(xué)習(xí)率。 n)(Z1)P(nZ(n) n)1)ZP(n)n(K TT???? ? （2023/3/2 32 哈爾濱工業(yè)大學(xué)（威海）汽車工程學(xué)院 （ 4） 更新連接權(quán)值 ， j=1， 2， ? M 其中 ， 誤差 , 是網(wǎng)絡(luò)輸入樣本時第 j個輸出結(jié)點(diǎn)的期望輸出 。 以此實(shí)現(xiàn)車輛保證動力性的同時兼顧經(jīng)濟(jì)性之操作目的 。 應(yīng)用具有誤差反向傳播的 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以識別出系統(tǒng)工作點(diǎn)所在的檔位區(qū) ， 從而進(jìn)行換檔操作 。 輸出層的輸出形式與隱層類似 。 對于輸出層 對于隱層 式中 :Φ′ 為函數(shù)對其自變量的導(dǎo)數(shù) 。 px?2)out(YY21)(E ??? ?31 Y,Y,YY ? )Y()YY( )out(i)out(ii)out(i ? ??? )Y(w)out(ijkj31jk ? ?? ?? ??xY?2023/3/2 36 哈爾濱工業(yè)大學(xué)（威海）汽車工程學(xué)院 （ 3） 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用離線訓(xùn)練的方式 ， 即運(yùn)行整車模型 ， 利用它產(chǎn)生的工作信號 （ 油門開度 、 車速 、 加速度 ） ， 由函數(shù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練運(yùn)算 ， 然后將訓(xùn)練好的前 、 后檔網(wǎng)絡(luò)權(quán)值 、 閾值存入相應(yīng)的控制器模型 。 金屬帶式無級變速器使發(fā)動機(jī)輸出功率和路面行駛阻力達(dá)到動態(tài)匹配 ， 使發(fā)動機(jī)穩(wěn)定在最佳工作點(diǎn) ， 即經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)速下工作 ， 節(jié)油率在 10%以上 。 速比控制要求在所有行駛路況下汽車行使性能達(dá)到最優(yōu) ，通過控制 CVT的傳動比克保證發(fā)動機(jī)在理想的工作線上運(yùn)行；線壓控制則要求系統(tǒng)壓力與傳遞力矩之間相適應(yīng) ， 提高無級變速系統(tǒng)的效率 。調(diào)節(jié)兩錐盤的軸向作用力，金屬傳動帶即在主從動錐盤間徑向移動，主從動錐盤的作用半徑相應(yīng)地發(fā)生變化，無級地改變了系統(tǒng)的傳動比。 圖中 s為系統(tǒng)設(shè)定值 (精確量 )， e、 C分別為系統(tǒng)誤差和誤差變化率 (精確量 )， E、 EC分別為反映系統(tǒng)誤差和誤差變化的語言變量的模糊集合 (模糊量 )， U為模糊控制器輸出的控制作用 (精確量 )， Y為系統(tǒng)輸出 (精確量 )。正中(PM)、 正小 (PS)—— 依次介于 PB和 ZE之間，負(fù)中 (NM)、 負(fù)小 (NS)—— 依次介于 NB和 ZE之間。 2023/3/2 40 哈爾濱工業(yè)大學(xué)（威海）汽車工程學(xué)院 表 模糊控制規(guī)則 2023/3/2 41 哈爾濱工業(yè)大學(xué)（威海）汽車工程學(xué)院