??? 摘 要： 討論了AMT最佳換檔" title="換檔">換檔規(guī)律，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對己有數(shù)據(jù)進行了訓(xùn)練仿真,，表明RBF網(wǎng)絡(luò)辨別方法可以解決檔位識別問題,，并且給出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)換檔控制策略,。
??? 關(guān)鍵詞： 自動變速器? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)? 最佳換檔? 離合器接合

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??? 自動變速器種類很多，主要有液力自動變速器(AT),、機械式自動變速器(AMT),、無級自動變速器(CVT)。其中,，AMT保持原有的機械變速器,，離合器結(jié)構(gòu)不變,，既具有液力自動變速器自動變速的優(yōu)點，又保留了原手動變速器齒輪傳動效率高,、成本低,、結(jié)構(gòu)簡單、易制造的長處,，是非常適合我國國情的機電一體化高新技術(shù)產(chǎn)品,。
??? 換檔控制是自動變速器的核心問題之一，換檔控制性能直接影響車輛的動力性,、燃油經(jīng)濟性" title="經(jīng)濟性">經(jīng)濟性及對環(huán)境的適應(yīng)能力,，是決定車輛在采用自動變速傳動方式后，能否充分發(fā)揮其最佳工作性能的關(guān)鍵,。AMT車輛對換檔控制的基本要求是能根據(jù)車輛的行駛狀況,、道路條件和駕駛員的操縱意圖等信息，采用相應(yīng)的換檔規(guī)律,，并通過選換檔執(zhí)行機構(gòu),，使變速器及時準確地切換到最佳檔位，具有良好的換檔品質(zhì),。
??? 獲得最佳換檔規(guī)律的途徑一般有兩種：(1)通過學(xué)習(xí)熟練駕駛員的經(jīng)驗和專家知識獲得最佳換檔規(guī)律,；(2)依據(jù)汽車自動變速理論，提前設(shè)定一定約束條件,，按照某種目標(biāo)函數(shù)通過優(yōu)化獲得最佳換檔規(guī)律,。但是無論采用哪種方法，獲得的最佳換檔規(guī)律都是離散的數(shù)據(jù),，都必須對數(shù)據(jù)進行復(fù)雜處理才能表示其中的規(guī)律,。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有在線學(xué)習(xí)和非線性函數(shù)逼近功能，通過MATLAB訓(xùn)練一定數(shù)量的樣本并存入網(wǎng)絡(luò)中,，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器就可以根據(jù)這個網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)聯(lián)想,、記憶，給出最佳檔位,，并且還可以把駕駛員駕駛時的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練,、存儲。
1 換檔規(guī)律的制定
??? 換檔規(guī)律是自動變速系統(tǒng)的基本特性,，是實現(xiàn)最佳動力和最佳經(jīng)濟性換檔的理論基礎(chǔ),，也是自動變速系統(tǒng)控制的核心。換檔規(guī)律是指兩排檔間自動換檔時刻隨控制參數(shù)" title="控制參數(shù)">控制參數(shù)變化的規(guī)律,，按照控制參數(shù)不同有單參數(shù),、兩參數(shù)和三參數(shù)換檔規(guī)律。單參數(shù)，多為車速,；兩參數(shù),，多為車速與油門開度；三參數(shù),，多為車速,、油門開度和加速度,。雖然使用的控制參數(shù)越多,，達到的自動換檔效果會越好，但多控制參數(shù)會使換檔系統(tǒng)變復(fù)雜,，因而成本較高,。
??? (1)最佳動力性換檔
??? 最佳動力性換檔規(guī)律是使汽車的牽引力得到最充分的利用、發(fā)動機功率獲得最大的發(fā)揮來進行換檔的規(guī)律,。為了不損失動力性,，在換檔點應(yīng)該保證車速和加速度相同。在不同油門開度下各檔加速度與車速的關(guān)系曲線中,，某一油門開度下相鄰檔的曲線交點就是確保最佳動力性的換檔點,。如果在高油門或較低油門時兩曲線沒有交點，這時采用低檔該油門下的最高車速為換檔點,。把各油門開度下的最佳換檔點連接起來,，便得到最佳換檔動力特性曲線。圖1所示為汽車前進檔牽引特性圖,，A點就是1檔和2檔某一油門開度下的最佳動力換檔點,。

??? (2)最佳經(jīng)濟性換檔
??? 經(jīng)濟性換檔規(guī)律力求滿足最低的百公里油耗要求，保證汽車總是以發(fā)動機的燃油消耗率最小的檔位行駛,。車輛的最佳經(jīng)濟性換檔規(guī)律通過車輛的燃油經(jīng)濟性曲線求得,。假設(shè)換檔時間很短，可認為換檔時車速不變,。為保證汽車具有良好的動力性和乘坐舒適性,，要求換檔前后牽引力不變，即等牽引力換檔條件,，換檔時油門開度應(yīng)自動調(diào)節(jié),，并與此相適應(yīng)。設(shè)換檔時牽引力為某一常數(shù),，在牽引力特性上表示為一水平直線,。根據(jù)它和相鄰兩檔不同油門開度的牽引力特性曲線交點，求出對應(yīng)的某檔某油門開度的車速,，由Q_t=f(V_a)曲線可得到該車速下相應(yīng)檔位和油門開度的油耗,。根據(jù)車速和油耗可得到相鄰兩檔的油耗曲線，其交點就是最佳燃料消耗的換檔點。依此類推,，可以求出給定不同牽引力常數(shù)的相鄰兩檔的換檔點,，其換檔點的連線就是相鄰兩檔的最低燃料消耗量。換檔曲線根據(jù)換檔點對應(yīng)的車速和牽引力,，分析換檔規(guī)律對汽車牽引特性的影響,，根據(jù)對應(yīng)油門開度和車速可得到經(jīng)濟性換檔規(guī)律。圖2表示相鄰兩個檔位的油耗特性曲線,，A點為兩檔油耗特性曲線的交點,。A點處兩檔的油耗相同，為最佳經(jīng)濟性換檔點,。

??? 最佳動力性和最佳經(jīng)濟性換檔規(guī)律是兩種理想的換檔規(guī)律,，本系統(tǒng)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對兩種換檔規(guī)律進行學(xué)習(xí)。車輛實際運行過程中采用的換檔規(guī)律是綜合考慮車輛的動力性,、經(jīng)濟性以及駕駛員操縱意圖,、道路環(huán)境條件等諸多因素，再通過設(shè)定開關(guān)選擇是經(jīng)濟性換檔還是動力性換檔,。
2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）的自動變速器最佳檔位判定
??? 汽車是具有多輸入,、多輸出、不確定性,、多干擾源的復(fù)雜非線性系統(tǒng),。由于輸入和干擾因素與輸出的關(guān)系相當(dāng)復(fù)雜，系統(tǒng)又是高階非線性系統(tǒng),，加之內(nèi)部和外部參數(shù)的不確定性,，致使為車輛系統(tǒng)進行合適的建模十分困難。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為非線性系統(tǒng)的建模和控制開辟了新的途徑,。
??? 反映發(fā)動機和車輛工作狀況的主要參數(shù)有發(fā)動機轉(zhuǎn)速,、油門開度和車速等。發(fā)動機轉(zhuǎn)速盡管很容易被檢測,，但在換檔過程,，其值處于變動之中，所以不適合作為換檔控制參數(shù),；而車速在換檔過程中由于車輛自身的慣性,，基本上保持不變，所以可以作為反映車輛狀態(tài)的換檔控制參數(shù),；油門開度反映了司機對車輛行駛功率的要求,。理論分析可以得出車速和油門開度與最佳檔位間的關(guān)系是分段非線性函數(shù)。
??? (1)NN用于檔位辨識的控制原理
??? 車輛狀態(tài)的描述可以用一些參數(shù)表示,，為了能更全面地反映車輛的運行狀態(tài),，往往還要考慮車輛負載,、路面、駕駛員熟練程度,、輸入輸出軸轉(zhuǎn)速,、坡度、執(zhí)行機構(gòu)延時等因素,，因此最佳換檔規(guī)律是一個復(fù)雜的,、多變的非線性函數(shù)。但是描述車輛工作狀態(tài)的離散點在一定區(qū)域內(nèi)對應(yīng)換檔網(wǎng)絡(luò)表中的一個最佳檔位,，應(yīng)用RBF函數(shù)算法可以對離散點進行最佳擬合,，較好地實現(xiàn)最佳檔位的選擇。
??? 應(yīng)用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時,，采用對現(xiàn)有的樣本數(shù)據(jù)進行歸一化處理,，應(yīng)用MATLAB中的Neural Network Toolbox對其進行訓(xùn)練,，把訓(xùn)練結(jié)果所包含的分類規(guī)律存儲在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表中,。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入節(jié)點數(shù)由最佳換檔規(guī)律所選參數(shù)決定，輸出結(jié)點個數(shù)由變速器檔位個數(shù)決定,。圖3給出了j個輸入?yún)?shù),、i個檔位的AMT控制電路，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部分用于存儲換檔規(guī)律,。在使用前對實際輸入?yún)?shù)與最佳檔位對應(yīng)關(guān)系的數(shù)據(jù)利用MATLAB進行訓(xùn)練,，存入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表中；在實際應(yīng)用時對傳感器測得的參數(shù)進行處理,、A/D轉(zhuǎn)化,，然后將歸一化處理結(jié)果輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器，進行運算,、聯(lián)想,、記憶，給出最佳檔位,。換檔控制邏輯部分根據(jù)網(wǎng)絡(luò)輸出G₁,、G₂、G₃,、…,、G_i值及司機命令和剎車信號，形成換檔處理,，給出換檔邏輯控制信號,，經(jīng)過光電隔離、功率放大后,，驅(qū)動液壓執(zhí)行機構(gòu)完成換檔動作,。

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??? (2)NN用于檔位辨識的原始數(shù)據(jù)訓(xùn)練及驗證
??? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對最佳換檔規(guī)律具有自學(xué)習(xí),、存儲的功能，本文對兩參數(shù),、五檔位AMT換檔現(xiàn)有輸入,、輸出數(shù)據(jù)利用三層RBF算法在MATLAB環(huán)境下進行了訓(xùn)練。表1列出了其中10個訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)和輸出結(jié)果,。

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??? 本文中數(shù)據(jù)采用低檔時所測數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練,、驗證，采用高斯函數(shù)(radbas)作為RBF神經(jīng)元的激活函數(shù),。由高斯函數(shù)的傳輸特性可知,，當(dāng)輸入矢量P與權(quán)值" title="權(quán)值">權(quán)值w重合時，網(wǎng)絡(luò)輸出值最大,，距離越遠輸出值越小,，分別對應(yīng)表1中的最佳檔位輸出值和其他檔位值。在表1中,，輸入?yún)?shù)α,、ν為歸一化后的車速和油門開度值；G₁,、∧,、G₅為最佳檔位對應(yīng)的數(shù)值，取0.9左右的值對應(yīng)當(dāng)前最佳檔位,，也就是輸入矢量P和權(quán)值矢量w距離最近時RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出值,。采用以上歸一化的數(shù)據(jù)樣本，取徑向基函數(shù)分布密度SPREAD的值為2,，在MATLAB環(huán)境下進行訓(xùn)練,，訓(xùn)練次數(shù)在3 000次左右時誤差降至所要求值以內(nèi)。訓(xùn)練后用數(shù)據(jù)進行檢驗,，結(jié)果表明,，判斷檔位的作用顯著,，并將訓(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,。
??? 圖4給出了一個最佳檔位判別及換檔控制邏輯圖,。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部分用于存儲換檔規(guī)律,，在使用前由輸入?yún)?shù)與最佳檔位對應(yīng)關(guān)系的數(shù)據(jù)對其進行訓(xùn)練,；在線應(yīng)用時，輸入?yún)?shù)由傳感器測取,，歸一化后輸入網(wǎng)絡(luò)中,。輸出G₁中取值最大者對應(yīng)的檔位就是最佳檔位。如果G₂最大,，則最佳檔為2檔,，這時應(yīng)把變速箱置為此檔,。換檔控制邏輯部分綜合網(wǎng)絡(luò)輸出G₁、G₂,，…G₅值形成是否換檔及換哪一檔的處理,，并給出完成換檔操作的控制時序信號。這些信號經(jīng)過功率放大后,，推動執(zhí)行機構(gòu)完成換檔過程,。為了避免升檔時由于換檔動力切斷等原因造成的循環(huán)換檔，換檔控制邏輯對來自G₁,、G₂,，…G₅指示的檔位變化有一個延遲；也就是一次換檔后,，一段時間內(nèi)不再響應(yīng)網(wǎng)絡(luò)指示的檔位變化,。當(dāng)G₁、G₂,，…G₅中有一個以上有效時,，只要有一個與當(dāng)前檔位相同就不換檔，否則取與當(dāng)前檔最接近的檔位,。

3 離合器接合" title="離合器接合">離合器接合的控制
??? 下面介紹換檔時離合器的結(jié)合與分離控制的要點,。
??? (1)離合器的行程
??? 由離合器接合過程動力傳動所經(jīng)過的三個階段可知，接合應(yīng)滿足快－慢－快的過程,。
??? (2)加速踏板踏入量或油門開度
??? 它是反映駕駛員意圖、實現(xiàn)控制接合速度vc的主要途徑,。試驗表明,，離合器接合的前階段正比于加速踏板的行程，即油門開度α,，它對v_c有前饋效應(yīng),。如發(fā)動機接通開關(guān)但不運轉(zhuǎn)，則離合器仍不接合,，即需α>α_min且發(fā)動機需超過目標(biāo)轉(zhuǎn)速n_e0,。但在接合的最后階段，因傳遞轉(zhuǎn)矩與同步已接近或已完成,，故v_c受油門操作的控制較少,。由于發(fā)動機轉(zhuǎn)速相對于油門開度有較大的滯后，不宜將油門開度作為接合量主要的確定量,；否則,，由于反應(yīng)滯后，可能造成發(fā)動機熄火或發(fā)動機轉(zhuǎn)速過高,，所以將它作為一種輔助確定量,。
??? (3)發(fā)動機轉(zhuǎn)速n_e
??? 試驗表明：接合期間發(fā)動機轉(zhuǎn)速n_e隨時間的變化會出現(xiàn)一個峰點和谷點,，并且接合愈快，轉(zhuǎn)速的波動量越大,。v_c正比于發(fā)動機的角加速度dw_e/dt,，當(dāng)(dw_e/dt)>0，則接合速度v_c快,；相反在B-C階段,，因負荷而使發(fā)動機轉(zhuǎn)速下降，(dw_e/dt)<0,，則v_c降低,，甚至很低。為了防止發(fā)動機轉(zhuǎn)矩T_e小于離合器從動軸轉(zhuǎn)矩T_c,使發(fā)動機轉(zhuǎn)速n_e下降過低而引發(fā)爆震,造成車身振動甚至發(fā)動機熄火,，需要先計算發(fā)動機目標(biāo)轉(zhuǎn)速n_e0,，若現(xiàn)在油門α下的n_ee0，則離合器分離,，停止接合,。
??? (4)檔位與車速
??? 由于變速器輸出軸上的轉(zhuǎn)矩T_T與檔位傳動比成正比，i_g越大則后備牽引力越大,，從而使車身產(chǎn)生的縱向加速度也越大,，傳動系統(tǒng)可能產(chǎn)生的動載荷也越大。從提高接合平順性,、乘坐舒適性以及減少傳動系統(tǒng)沖擊考慮,，應(yīng)放慢接合速度v_c，故i_g大換檔時間長,。此外,，由于車速也間接反映了外界的負載狀態(tài)，在同一油門開度下行駛,，車速越高說明外部阻力越小,，所以v_c可以加快。
??? 離合器的接合過程受多個參數(shù)的影響,，在控制的過程中,，不可能將所有的參數(shù)都作為控制參數(shù)。從簡單實用的角度出發(fā),，選擇油門開度α,、檔位i_g、發(fā)動機轉(zhuǎn)速n_e以及輸入軸的轉(zhuǎn)速ni作為控制參數(shù),。這些信號與離合器的接合速度之間的關(guān)系是非線性的,，難以用一個確定的函數(shù)關(guān)系來表示或線性化近似。本系統(tǒng)采用三層RBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)它們之間的的非線性映射關(guān)系,，如圖5所示,。

??? 本文將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于AMT自動變速器中,，簡單介紹了最佳換檔規(guī)律，重點介紹了RBF網(wǎng)絡(luò)在檔位變換和離合器接合過程中的應(yīng)用,。汽車換檔的依據(jù)是換檔規(guī)律,，文章簡單介紹了動力性換檔和經(jīng)濟性換檔，在實際的應(yīng)用當(dāng)中,，可以設(shè)置開關(guān)量來選擇是希望汽車發(fā)動機有更好的動力性還是更好的燃油經(jīng)濟性,。對于這兩種換檔規(guī)律有各自對應(yīng)的換檔規(guī)律經(jīng)驗值，可以分別用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法訓(xùn)練,。非神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制方法是在控制器的ROM中存儲一個查找表,，當(dāng)檢測到車輛的信息，查找存儲表,，就可以知道檔位及離合器的接合速度,。但這需要存儲大量的信息。本系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法是根據(jù)大量的經(jīng)驗值離線訓(xùn)練RBF網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值,，最終使網(wǎng)絡(luò)達到要求的精度,，然后只需要將訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值存儲于微處理器的ROM中，此后不斷檢測車輛的狀態(tài)參數(shù),，根據(jù)已經(jīng)存儲的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值,，計算出檔位和離合器的接合速度即可。本文只介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在最佳檔位決策方面的訓(xùn)練過程和結(jié)果分析,，對于離合器的控制,，給出了相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入輸出，可以根據(jù)與檔位決策同樣的方法,，由經(jīng)驗值訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)得出符合要求的離合器接合速度的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,。
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