The invention discloses a congestion condition identification and automatic transmission shift correction system and method, which comprises a signal processing module, traffic condition identification module, shift correction module and an electromagnetic valve drive module, signal processing module, including the training sample acquisition module and the identification sample acquisition module, congestion condition identification module including T S fuzzy neural network the training module and T S fuzzy neural network identification module; collecting sensor signal by processing and calculation, get the training samples and sample identification, and training of T, S fuzzy neural network identification system identification and classification according to the condition of congestion, the congestion level of basic automatic transmission shift revised. The invention can effectively identify the congestion condition and correct the automatic shift and shift, so as to avoid frequent gear shifting during the congested working condition, and reduce the abrasion of the shifting parts and the braking system.
【技术实现步骤摘要】
一种拥堵工况辨识与自动变速换挡修正系统及其方法
本专利技术属于用于车辆自动变速控制
,具体地说是一种拥堵工况辨识与自动变速换挡修正系统及其方法。
技术介绍
一般车辆自动变速器包括若干传动齿轮和离合器,换挡即根据车辆所需的变速器输入轴与输出轴的转速比,控制离合器的结合和分离,使变速器输入轴与输出轴的转速比变为新的转速比。自动变速换挡控制技术是车辆变速控制的关键技术,自动变速换挡控制主要包括单参数、二参数、三参数,甚至四参数的基本换挡控制方法,以提高燃油经济性和改善换挡平顺性。车辆在拥堵工况下,自动变速基本换挡控制方法按照正常行驶工况设定,无法根据车辆不同行驶工况采取不同的换挡控制策略来满足当前所需的档位,以致驾驶员为了跟车与行车安全,频繁踩踏油门踏板和制动踏板,车速与油门容易突变,导致车辆频繁换档,加大换档执行部件和制动系统的磨损,甚至会导致干式双离合器的换挡离合器过热而中断动力,引发安全事故。
技术实现思路
本专利技术是为避免上述现有技术所存在的不足之处,提供一种拥堵工况辨识与自动变速换挡修正系统及其方法,以期能有效辨识拥堵工况并进行自动变速换挡修正,满足拥堵工 ...
【技术保护点】
一种拥堵工况辨识与自动变速换挡修正系统,是应用于包含传感器模块和电磁阀组的自动变速器中,所述传感器模块包括:节气门开度传感器、制动踏板传感器、车速传感器和档位传感器;其特征是,所述拥堵工况辨识与换挡修正系统包括:信号处理模块、拥堵工况辨识模块、换挡修正模块和电磁阀驱动模块;所述信号处理模块包括:训练样本获取模块和辨识样本获取模块;所述拥堵工况辨识模块包括:T‑S模糊神经网络训练模块和T‑S模糊神经网络辨识模块;所述训练样本获取模块在训练样本周期内采集所述节气门开度传感器、制动踏板传感器和车速传感器输出的信号并进行计算处理,获得训练样本周期内由平均节气门开度、制动次数和行驶里 ...
【技术特征摘要】
1.一种拥堵工况辨识与自动变速换挡修正系统,是应用于包含传感器模块和电磁阀组的自动变速器中,所述传感器模块包括:节气门开度传感器、制动踏板传感器、车速传感器和档位传感器;其特征是,所述拥堵工况辨识与换挡修正系统包括:信号处理模块、拥堵工况辨识模块、换挡修正模块和电磁阀驱动模块;所述信号处理模块包括:训练样本获取模块和辨识样本获取模块;所述拥堵工况辨识模块包括:T-S模糊神经网络训练模块和T-S模糊神经网络辨识模块;所述训练样本获取模块在训练样本周期内采集所述节气门开度传感器、制动踏板传感器和车速传感器输出的信号并进行计算处理,获得训练样本周期内由平均节气门开度、制动次数和行驶里程构成的训练样本,并发送至所述T-S模糊神经网络训练模块;所述辨识样本获取模块在辨识样本周期内采集所述节气门开度传感器、制动踏板传感器和车速传感器输出的信号并进行计算处理,获得辨识样本周期内由平均节气门开度、制动次数和行驶里程构成的辨识样本,并发送至所述T-S模糊神经网络辨识模块;所述T-S模糊神经网络训练模块根据所接收的训练样本,对T-S模糊神经网络进行训练,直到误差不超过所设定的阈值时,得到训练好的T-S模糊神经网络辨识模型;所述T-S模糊神经网络辨识模块利用所述训练好的T-S模糊神经网络模型对所接收到的辨识样本进行拥堵工况辨识,并将辨识得到的拥堵工况级别输出至所述自动变速器换挡修正模块;所述拥堵工况级别分为一级拥堵、二级拥堵和三级拥堵;所述自动变速换当修正模块采集所述档位传感器输出的档位信号,并根据所接收的拥堵工况级别,对基本换挡规律进行修正,得到车辆自动变速换挡修正策略并转换为换挡修正指令输出至所述电磁阀驱动模块,由所述电磁阀驱动模块控制所述电磁阀组执行换挡修正操作。2.一种拥堵工况辨识与自动变速换挡修正方法,其特征是按以下步骤进行:步骤1、建立T-S模糊神经网络,令T-S模糊神经系统的输出yi为:式(1)中,xi为第i个系统输入;pi为第i个模糊系统参数;wi为第i个模糊规则适用度,i为系统输入变量数,i=1,2,3,并有:
【专利技术属性】
技术研发人员:夏光,郑友,涂波涛,郭东云,闫瑞琦,邹斌,杜克,谢海,滑杨莹,施信信,
申请(专利权)人:合肥工业大学,
类型:发明
国别省市:安徽,34
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