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AMT/DCT自动变速器通用开发平台关键技术研究

作　者: 陈清洪
导　师: 秦大同
学　校: 重庆大学
专　业: 机械设计及理论
关键词: 自动变速器通用开发平台最优控制滑摩功挡位决策预测控制
分类号: U463.212
类　型: 博士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

AMT/DCT自动变速器通用开发关键控制技术研究,是为了构建一个开发AMT/DCT变速器的通用开发平台,缩短自动变速器研发周期、节约研发成本而开展的一项研究工作。论文从开发AMT/DCT自动变速器通用开发平台控制系统的几个关键问题入手,研究AMT/DCT自动变速器的起步离合器滑摩控制、换挡离合器滑摩控制、挡位决策控制、与发动机的综合控制等共性问题,以实现开发平台综合控制系统的通用化或部分通用化。论文主要研究了以下几个方面的内容:(1)起步离合器控制,是AMT/DCT自动变速器开发的关键技术之一。论文研究了AMT起步离合器最优滑摩控制,建立了AMT起步离合器的系统动力学模型,采用最优控制方法研究了离合器从动盘的压力控制;研究了DCT单离合器起步最优滑摩控制,采用离合器从动盘的最优压力控制来实现起步离合器的最优滑摩控制;研究了DCT双离合器主、辅起步离合器最优滑摩控制,建立了双离合器起步控制的动力学模型,采用最优压力控制实现了起步离合器的滑摩控制;在此基础上,提出了这几种起步离合器实现通用控制的思路,建立了起步离合器通用控制系统的动力学模型,分析了不同起步离合器的各自的特殊性,通过判断起步离合器类型,分别计算不同类型起步离合器的半接合点、动力分配、冲击度约束等,采用统一的最优控制方法实现不同类型起步离合器的滑摩控制,通过模块化的方式实现起步离合器控制的通用化。(2)换挡离合器控制,是AMT/DCT自动变速器开发的又一关键问题。论文研究了AMT汽车换挡离合器的控制问题,建立了系统动力学模型,在满足乘坐舒适性的前提下,使换挡离合器滑摩阶段的滑摩功最小,并用最优控制来实现离合器换挡时的滑摩最优压力控制;研究了DCT换挡离合器最优滑摩控制,建立了DCT换挡离合器滑摩控制动力学方程,采用最优压力控制实现了换挡离合器控制;在研究AMT/DCT换挡离合器控制的基础上,分析了两种换挡离合器控制的特点,通过辨识离合器控制的类型,分别处理不同离合器的特殊性,采用统一的最优控制的方法来实现不同换挡离合器的滑摩控制,通过模块化的方式实现换挡离合器控制的通用化。(3)自动变速器挡位决策,是AMT/DCT自动变速器控制的另一关键技术。论文分别研究了自动变速器的模糊挡位决策方法、神经网络挡位决策方法、动态模糊神经网络挡位决策方法,分别研究了这三种挡位决策方法的模型和算法,并给出了仿真结果,对AMT和DCT自动变速器,这些挡位决策方法具有通用性。(4)为了提高汽车动力传动系统的综合性能,必须实现发动机与变速器的综合控制。论文建立了发动机的神经网络模型,以克服发动机建模困难的问题,提高发动机模型的辨识精度,针对控制中发动机动力响应滞后的问题,采用预测控制的方法实现对发动机油门开度的超前调节,以更好地满足动力传动系统的动力需求。

全文目录

中文摘要  3-5
英文摘要  5-11
1 绪论  11-23
  1.1 自动变速器概述  11-14
    1.1.1 液力机械式自动变速器  11-12
    1.1.2 无级自动变速器  12
    1.1.3 电控机械自动变速器  12-13
    1.1.4 双离合器式自动变速器  13-14
  1.2 课题研究的意义  14-15
  1.3 AMT/DCT 自动变速器通用开发平台的关键控制技术  15-17
    1.3.1 起步离合器控制关键技术  15-16
    1.3.2 换挡离合器控制关键技术  16
    1.3.3 挡位决策控制关键技术  16
    1.3.4 发动机控制关键技术  16-17
  1.4 自动变速器关键控制技术国内外研究现状  17-20
    1.4.1 起步离合器控制研究现状  17-18
    1.4.2 换挡离合器控制研究现状  18
    1.4.3 挡位决策控制研究现状  18-19
    1.4.4 发动机控制研究现状  19-20
  1.5 AMT/DCT 通用开发平台关键控制技术研究的技术路线  20
  1.6 本文研究的主要内容  20-21
  1.7 本章小结  21-23
2 AMT/DCT 自动变速器通用起步离合器最优控制研究  23-55
  2.1 前言  23
  2.2 AMT 汽车起步离合器最优控制研究  23-32
    2.2.1 AMT 汽车起步离合器动力学模型  24-26
    2.2.2 AMT 汽车起步离合器半接合点确定  26
    2.2.3 AMT 汽车起步离合器最优控制  26-30
    2.2.4 AMT 汽车起步离合器最优控制仿真  30-32
  2.3 DCT 汽车单离合器起步最优控制研究  32-40
    2.3.1 DCT 自动变速器工作原理  32-33
    2.3.2 DCT 单离合器起步动力学模型  33-35
    2.3.3 DCT 单离合器起步过程半接合点确定  35
    2.3.4 DCT 单离合器起步控制状态空间方程  35-37
    2.3.5 DCT 单离合器起步最优滑摩控制  37
    2.3.6 DCT 单离合器起步最优控制仿真  37-40
  2.4 DCT 双离合器起步过程最优滑摩控制研究  40-47
    2.4.1 DCT 双离合器起步动力学方程  40-41
    2.4.2 DCT 双离合器起步半接合点确定  41
    2.4.3 DCT 双离合器起步控制状态空间方程  41-43
    2.4.4 DCT 双离合器起步最优控制  43-44
    2.4.5 DCT 双离合器起步仿真  44-47
  2.5 AMT/DCT 自动变速器起步离合器通用控制研究  47-54
    2.5.1 起步离合器控制统一动力学模型  47-49
    2.5.2 起步离合器半接合点确定  49-50
    2.5.3 起步离合器通用控制状态空间方程  50-51
    2.5.4 起步离合器滑摩最优控制  51-52
    2.5.5 起步离合器通用滑摩控制的软件实现  52-54
  2.6 本章小结  54-55
3 AMT/DCT 自动变速器通用换挡离合器最优控制研究  55-77
  3.1 前言  55
  3.2 AMT 汽车换挡离合器最优滑摩控制  55-62
    3.2.1 AMT 汽车换挡离合器滑摩控制动力学模型  55-57
    3.2.2 AMT 汽车换挡离合器最优滑摩控制  57-60
    3.2.3 AMT 汽车换挡离合器最优滑摩控制仿真  60-62
  3.3 DCT 汽车换挡离合器最优滑摩控制研究  62-70
    3.3.1 双离合器自动变速器换挡原理  62-63
    3.3.2 DCT 换挡离合器动力学模型  63-65
    3.3.3 DCT 换挡离合器滑摩控制状态方程  65-67
    3.3.4 DCT 换程离合器滑摩最优控制  67-68
    3.3.5 DCT 换挡离合器最优滑摩控制仿真  68-70
  3.4 换挡离合器通用滑摩控制  70-75
    3.4.1 换挡离合器通用滑摩控制动力学模型  71-72
    3.4.2 换挡离合器通用滑摩控制状态空间方程  72-73
    3.4.3 换挡离合器通用滑摩最优控制  73-74
    3.4.4 换挡离合器通用最优滑摩控制实现  74-75
  3.5 本章小结  75-77
4 AMT/DCT 自动变速器通用换挡策略研究  77-97
  4.1 前言  77
  4.2 模糊三参数换挡规律研究  77-82
    4.2.1 汽车模糊三参数换挡控制  78
    4.2.2 模糊控制器设计  78-80
    4.2.3 模糊三参数换挡仿真  80-82
  4.3 神经网络三参数换挡规律研究  82-88
    4.3.1 神经网络三参数换挡控制  82-83
    4.3.2 神经网络三参数换挡网络结构  83-84
    4.3.3 三参数换挡神经网络训练算法  84-87
    4.3.4 神经网络三参数换挡仿真结果  87-88
  4.4 动态模糊神经网络三参数换挡规律研究  88-95
    4.4.1 动态模糊神经网络三参数换挡控制  89
    4.4.2 动态模糊神经网络网络结构  89-90
    4.4.3 三参数换挡动态模糊神经网络算法  90-94
    4.4.4 动态模糊神经网络三参数换挡仿真  94-95
  4.5 本章小结  95-97
5 基于神经网络模型的发动机预测控制  97-107
  5.1 引言  97
  5.2 发动机神经网络模型预测控制  97-98
  5.3 发动机神经网络模型  98-101
    5.3.1 发动机神经网络模型网络结构  98-99
    5.3.2 发动机神经网络模型训练算法  99-101
  5.4 发动机转矩预测控制算法  101-103
    5.4.1 发动机转矩预测  101-102
    5.4.2 发动机参考转矩  102
    5.4.3 反馈校正  102-103
    5.4.4 滚动优化  103
  5.5 发动机神经网络模型预测控制实现  103-106
    5.5.1 神经网络预测控制程序流程图  103-104
    5.5.2 发动机神经网络模型预测控制仿真  104-106
  5.6 本章小结  106-107
6 结论与展望  107-109
  6.1 主要结论  107
  6.2 论文的主要创新点及后续研究工作展望  107-109
    6.2.1 论文的主要创新点  107-108
    6.2.2 未来研究工作展望  108-109
致谢  109-111
参考文献  111-119
附录  119-120
  A 作者在攻读博士学位期间发表的论文目录  119-120
  B 作者在攻读博士学位期间参与的科研项目  120

AMT/DCT自动变速器通用开发平台关键技术研究

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