混合动力公交客车自动机械变速器最优换档决策

混合动力汽车与传统车有很大区别,目前的混合动力AMT多采用传统的单参数或双参数换档规律,难以充分发挥混合动力的优势。基于简化后混合动力系统模型,建立了混合动力客车燃油经济性、排放性最优和换档频率较低的目标泛函,并设计了基于动态规划的新型求解算法。最后得出了在中国典型城市公交循环工况下的最优换档决策序列。在中国典型城市公交工况下分别使用传统双参数和基于动态规划的换档决策进行仿真和实车试验,结果表明混合动力公交客车应用最优换档决策序列后,其燃油经济性有了明显提高,换档次数明显减少。

基于ANFIS的汽车自动变速器换档规律的决策判断

自动变速器根据车辆的行驶状态判断最佳的换档时刻,从而产生了换档规律图。但常规的神经网络决策方法在换档规律的决策过程中存在着一些问题。结合了模糊逻辑系统和神经网络二者的优点,根据汽车自动变速器已知换档规律图,运用ANFIS建模对自动变速器的换档规律进行非线性逼近和预测。结果表明ANFIS能够更好地根据车辆行驶状态决策判断出最佳换档点。