纯电动汽车三参数换挡控制策略研究

为了提高纯电动汽车的动力性和经济性,开发了某两挡自动变速器(AMT)的三参数换挡策略,以改善电动机的运行工况,提高驱动电动机工作效率。基于Matlab-Simulink建立了整车仿真模型。将电池荷电状态(SOC)参数引入换挡策略判断模块,并制定了动力性优先和经济性优先的换挡策略。仿真结果表明,采用三参数换挡策略的纯电动汽车具有更好的动力性和经济性:百公里加速时间和能耗都得到改善。通过新欧洲测试(NEDC)、城市道路循环(UDDS)工况仿真发现,三参数换挡策略比两参数换挡策略经济性均有提升。

AMT汽车动态模糊神经网络三参数换挡策略研究

提出了动态模糊神经网络三参数换挡控制原理及其控制器训练算法,将该控制器运用到长安羚羊AMT轿车上,进行神经网络三参数换挡控制仿真与试验,并与两参数换挡进行了比较。结果表明,采用动态模糊神经网络三参数换挡比两参数换挡更符合驾驶员的换挡经验和习惯,挡位切换曲面变化平滑,比传统计算法求解换挡规律更简便,易于实现,鲁棒性更强。

自动变速汽车神经网络三参数换挡策略

为了使汽车自动变速器(AMT)换挡能够适应路况与车况变化,更好地满足汽车换挡平顺性和燃油经济性要求,提出了AMT汽车神经网络三参数换挡控制.论文首先给出了神经网络三参数换挡控制原理,接着给出了神经网络三参数换挡控制算法,并且叙述了在长安羚羊AMT轿车上进行神经网络三参数换挡仿真与试验的结果.与神经网络两参数换挡进行的比较表明:采用神经网络三参数换挡比采用神经网络两参数换挡更加符合驾驶员的换挡经验和习惯,挡位切换曲面变化平滑,比传统计算法求解换挡规律更简便、易于实现、鲁棒性更强.

AMT汽车模糊三参数换挡规律研究

为了使AMT汽车自动变速器换挡能够反映路况与车况变化,更好地满足汽车换挡平顺性要求,提出了AMT汽车模糊三参数换挡控制。论文首先给出了模糊三参数换挡控制原理,接着设计了模糊三参数换挡控制器,最后给出了长安羚羊AMT轿车模糊三参数换挡仿真,并与模糊两参数换挡进行了比较。结果表明,采用模糊三参数换挡比采用模糊两参数换挡更加符合驾驶员的换挡经验和习惯,比传统计算法求解换挡规律更简便,易于实现,鲁棒性更强。

工程车辆三参数自动换挡策略及试验研究

为了提高工程车辆的动态性能,保证及时准确地完成自动换挡,提出了三参数的最优换挡理论。采用改进BP网络控制算法控制变速系统的自动换挡,通过仿真表明:节能和动态换挡规律可以明显提高工程车辆传动系统的效率。在功率和经济性方面,三参数优于两参数转换规律。通过对比试验发现当使用三参数综合换挡规则时,车辆的动态和经济性介于节能和动态换挡规律之间。验证了所开发的改进的BP神经网络控制的的可靠性。

液力状态下自动变速器三参数动力性换挡时机研究

以某重型越野车配备某液力机械式自动变速器为例,分析了发动机与液力变矩器的共同工作特性,引入车速、油门开度及车辆行驶坡度,以平路、5%以及10%坡度路面为例,讨论了液力状态下车辆三参数动力性换挡时机的确定方法。