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基于拥堵工况辨识的车辆自动变速器换挡控制
被引量:
2
1
作者
夏光
邹斌
+1 位作者
唐希雯
陈无畏
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2018年第4期465-474,共10页
针对拥堵工况下车辆自动变速器频繁换挡的问题,选取车辆平均车速、平均节气门开度和采样时间内制动踏板作动次数为评价因子,建立T-S模糊神经网络进行拥堵工况辨识,提出基于拥堵工况辨识的车辆自动变速器分层修正控制策略;将车辆自动变...
针对拥堵工况下车辆自动变速器频繁换挡的问题,选取车辆平均车速、平均节气门开度和采样时间内制动踏板作动次数为评价因子,建立T-S模糊神经网络进行拥堵工况辨识,提出基于拥堵工况辨识的车辆自动变速器分层修正控制策略;将车辆自动变速控制分为上层辨识决策层与下层换挡执行层,上层采用T-S模糊神经网络进行拥堵工况辨识与换挡修正决策;下层接收上层修正控制指令执行换挡修正。仿真与实车试验结果表明:采用TS模糊神经网络可准确识别拥堵工况,基于拥堵工况辨识的车辆自动变速分层修正控制策略可有效避免拥堵工况时频繁换挡,减少换挡执行部件和制动系统的磨损。
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关键词
自动变速器
拥堵工况辨识
换挡修正
分层控制
T-S模糊神经网络
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职称材料
题名
基于拥堵工况辨识的车辆自动变速器换挡控制
被引量:
2
1
作者
夏光
邹斌
唐希雯
陈无畏
机构
合肥工业大学汽车工程技术研究院
国防科技大学电子对抗学院
合肥工业大学汽车与交通工程学院
出处
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2018年第4期465-474,共10页
基金
国家自然科学基金(51205101)
科技部重点研发计划项目(2016YFD0700604和2016YFD0700605)资助
文摘
针对拥堵工况下车辆自动变速器频繁换挡的问题,选取车辆平均车速、平均节气门开度和采样时间内制动踏板作动次数为评价因子,建立T-S模糊神经网络进行拥堵工况辨识,提出基于拥堵工况辨识的车辆自动变速器分层修正控制策略;将车辆自动变速控制分为上层辨识决策层与下层换挡执行层,上层采用T-S模糊神经网络进行拥堵工况辨识与换挡修正决策;下层接收上层修正控制指令执行换挡修正。仿真与实车试验结果表明:采用TS模糊神经网络可准确识别拥堵工况,基于拥堵工况辨识的车辆自动变速分层修正控制策略可有效避免拥堵工况时频繁换挡,减少换挡执行部件和制动系统的磨损。
关键词
自动变速器
拥堵工况辨识
换挡修正
分层控制
T-S模糊神经网络
Keywords
AT
congestion
condition
identification
shifting
correction
hierarchical
control
T-S
fuzzy
neural
network
分类号
U463.2 [机械工程—车辆工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于拥堵工况辨识的车辆自动变速器换挡控制
夏光
邹斌
唐希雯
陈无畏
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2018
2
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