基于人工神经网络的自动变速器控制方法的研究

摘要

电控机械式自动变速器(AutomaticMechanicalTransmission，简称“AMT”)是在手动换档机械式变速器和干式离合器的基础上改进而成。它继承了手动变速器传动效率高、成本低、容易维护等优点，而且实现了换档的自动化。由于其继承性好，改造比较容易，非常适合目前中国的国情，应用前景广阔。 目前车辆自动变速技术已经进入了智能化时代，人们已经不再满足于简单的功能实现，而是开始追求车辆更高的智能性。神经网络具有分布式存储和并行处理信息的能力，可以同时传递和处理信息，并且并行处理机制中的冗余性使得它的容错性很强，控制精度高；神经网络本身具有非线性特性，可以实现非线性映射；神经网络最吸引人之处在于它具有自学习、自适应功能，可以对不明确的对象按照一定的学习规则进行学习式控制，体现了神经网络的智能性。因此利用神经网络建模，只要将实际测得的过程输入输出数据利用MATLAB进行训练，就可获得其输入输出特性与实际过程等价的神经网络模型，不必对过程或对象内部进行分析，这对于未知系统建模是非常方便的。 本文首先介绍了电控机械式自动变速器(AMT)的发展概况、控制原理、控制装置组成、液压执行机构；其次介绍了神经网络的应用领域、特点、网络数据的归一化处理以及RBF网络模型、工作特性、学习算法。重点选择了离合器接合过程作为研究对象，分析了离合器接合过程、影响因素、评价指标，以及离合器接合量和接合速度的确定，介绍了支持RBF算法的神经元芯片ZISC036、PIC单片机的功能和特点，制定了基于RBF网络的离合器接合控制策略；讨论了AMT最佳换档规律，利用MATLAB对已有数据进行了训练仿真，表明RBF网络辨别方法可以解决档位识别问题，并且给出了神经网络换档控制策略。本文的研究为AMT的改进设计及其实际应用打下了理论基础。

目录

文摘

英文文摘

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1引言

2电控机械式自动变速器概述

3人工神经网络理论

4 AMT离合器接合神经网络控制策略

5自动换档神经网络控制系统的研究

6结论和展望

参考文献

在读期间发表的学术论文

作者简历

致谢