基于状态识别的湿式离合器智能控制系统和控制方法技术方案

本发明专利技术涉及离合器控制设计的技术领域，具体为一种基于状态识别的湿式离合器智能控制系统和控制方法，该控制方法包括以下内容：建立FCMAC控制模型，并建立离合器主控模型；采集离合器实际信息，获取离合器主控模型根据离合器实际信息输出的目标信息；根据目标信息生成主控信息；获取FCMAC控制模型根据离合器实际信息和目标信息输出的补偿信息；根据主控信息和补偿信息生成离合器控制信息。采用本方案，能够解决现有技术中湿式离合器控制模型控制精度不高的技术问题。精度不高的技术问题。精度不高的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
基于状态识别的湿式离合器智能控制系统和控制方法


[0001]本专利技术涉及离合器控制设计的
，具体为一种基于状态识别的湿式离合器智能控制系统和控制方法。

技术介绍

[0002]在对湿式离合器的研究中需建立精确的湿式离合器控制模型，通过湿式离合器控制模型实现对离合器的控制。湿式离合器控制模型的精度越高，离合器的控制精度越高，现有技术中需要对离合器的控制精度进行提升，通常采用调整湿式离合器控制模型控制参数的方式，通过调整控制参数弥补湿式离合器控制模型精度不足的问题。但是，通过调整控制参数的方式提高模型精度，其对提高模型精度的作用有限，无法消除因湿式离合器特性或发动机特性改变对控制精度的影响。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的之一在于提供一种基于状态识别的湿式离合器智能控制方法，以解决现有技术中湿式离合器控制模型控制精度不高的技术问题。
[0004]本专利技术提供的基础方案一：基于状态识别的湿式离合器智能控制方法，包括以下内容：
[0005]建立FCMAC控制模型，并建立离合器主控模型；
[0006]采集离合器实际信息，获取离合器主控模型根据离合器实际信息输出的目标信息；
[0007]根据目标信息生成主控信息；
[0008]获取FCMAC控制模型根据离合器实际信息和目标信息输出的补偿信息；
[0009]根据主控信息和补偿信息生成离合器控制信息。
[0010]基础方案一的有益效果：离合器主控模型用于离合器的主要控制部分，通过建立离合器主控模型，针对获取的离合器实际信息生成目标信息，并转换为能够对离合器进行控制的主控信息。FCMAC控制模型用于离合器的控制补偿，通过建立FCMAC控制模型，针对离合器实际信息和目标信息生成能够对离合器进行控制的补偿信息，通过补偿信息对主控信息进行补偿，从而生成离合器控制信息对离合器进行控制。
[0011]与现有技术中直接根据主控模型对离合器进行控制相比，本申请建立FCMAC控制模型对离合器的控制进行补偿，通过复合控制的方式提高离合器控制精度。
[0012]进一步，建立FCMAC控制模型，具体包括以下内容：
[0013]获取FCMAC基础模型；
[0014]构建多层的模型结构；
[0015]设定各层输入、输出及处理策略；
[0016]对FCMAC基础模型进行样本训练获得FCMAC控制模型。
[0017]有益效果：本申请中采用FCMAC基础模型，小脑模型关节控制与模糊逻辑控制相结
合形成一种自学习控制算法，结构简单、学习速度快，同时由于引入模糊理论，实现实时在线调整，进一步增强学习能力。
[0018]通过构建多层的模型结构；设定各层输入、输出及处理策略，设定FCMAC控制模型的基础条件，并通过样本训练得到FCMAC控制模型，从而实现对离合器控制的补偿修正，提高离合器控制精度。
[0019]进一步，各层处理策略中包括多个权值，对FCMAC基础模型进行样本训练获得FCMAC控制模型包括以下内容：
[0020]获取训练样本，训练样本包括实际输入和实际输出；
[0021]获取FCMAC基础模型根据实际输入输出的期望输出；
[0022]根据实际输出和期望输出对各层处理策略中的权值进行修正。
[0023]有益效果：各层处理策略中的权值为可调参数，通过调整权值提高FCMAC控制模型的控制精度。通过训练样本进行模型训练，训练过程中通过实际输出和期望输出修正权值，使FCMAC控制模型更适用于当前应用场景，提高离合器的控制精度。
[0024]进一步，FCMAC基础模型包括模糊层，模糊层的处理策略包括以下内容：
[0025]在输入域定义j个块，根据隶属函数计算隶属度，输出至下一层；
[0026]隶属函数如下：
[0027][0028]式中，x
i
为实际输入，为模糊层的输出，δ
ij
为隶属函数的中心值，ν
ij
为隶属度函数的覆盖宽度。
[0029]有益效果：通过模糊层的处理策略计算隶属度，对FCMAC基础模型的输入进行模糊处理。
[0030]进一步，根据实际输出和期望输出对各层处理策略中的权值进行修正，具体包括以下内容：
[0031]根据实际输出和期望输出计算各控制周期的控制误差，根据控制误差计算各权值的修正量，根据修正量对各权值进行迭代。
[0032]有益效果：通过实际输出和期望输出进行比较生成控制误差，基于控制误差生成修正量对各权值进行修正，降低模型误差，从而提高离合器控制精度。
[0033]进一步，建立离合器主控模型，具体包括以下内容：
[0034]分析预设的半结合点状态参数全集筛选生成最优特征子集一；
[0035]根据预设的滑摩特征参数生成滑摩状态参数全集，分析滑摩状态参数全集筛选生成最优特征子集二；
[0036]设定离合器主控模型的模型输入包括最优特征子集一和最优特征子集二。
[0037]有益效果：湿式离合器的结合过程，依次包括完全分离、滑摩和完全结合三种状态，在不同状态下起所传递的扭矩不同，相应地，在不同状态下，其执行的控制参数有所不同。其中滑摩状态是完全分离和完全结合之间的过渡状态，通过摩擦副间摩擦力矩的逐渐增大或减少，实现湿式离合器在完全分离和完全结合状态之间的转换，将滑摩状态的起点和终点分别定义为半结合点状态和微滑摩状态。
[0038]影响结合过程的影响因素有许多，但并非每一因素都会对结合过程产生较大的影响，因此根据需求对全集进行筛选生成子集。半结合点状态参数全集为影响半结合点状态的影响因素的集合，最优特征子集一则是从半结合点状态参数全集中筛选出的影响因素构成的集合。滑摩状态参数全集为影响微滑摩状态的影响因素的集合，最优特征子集二则是从滑摩状态参数全集中筛选出的影响因素构成的集合。
[0039]选取最优特征子集一和最优特征子集二作为离合器主控模型的输入，从而离合器主控模型的模型精度，进而提高湿式离合器的控制精度。
[0040]进一步，根据预设的滑摩特征参数生成滑摩状态参数全集，分析滑摩状态参数全集筛选生成最优特征子集二，具体包括以下内容：
[0041]调用预设的滑摩特征参数对滑摩特征参数之间的边界进行搜索寻优生成滑摩状态参数全集；根据浮动搜索算法搜索滑摩状态参数全集，生成最优特征子集二。
[0042]有益效果：湿式离合器进入滑摩状态后，随着离合器压力的上升，其传递的扭矩增大，从动片转速差逐渐减小，当转差足够小时，此时湿式离合器几乎能传递来自发动机的全部扭矩，即为微滑摩状态。将微滑摩之前、之后的两个状态分别定义为过度滑摩状态和不足滑摩状态，由此构成湿式离合器的三种滑摩状态。
[0043]通过对滑摩特征参数之间的边界进行搜索寻优，对滑摩特征参数进行优化降维，筛选最佳的滑摩特征参数生成滑摩状态参数全集，并从中筛选出最优特征子集二进行状态识别，避免过多的指标本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于状态识别的湿式离合器智能控制方法，其特征在于，包括以下内容：建立FCMAC控制模型，并建立离合器主控模型；采集离合器实际信息，获取离合器主控模型根据离合器实际信息输出的目标信息；根据目标信息生成主控信息；获取FCMAC控制模型根据离合器实际信息和目标信息输出的补偿信息；根据主控信息和补偿信息生成离合器控制信息。2.根据权利要求1所述的基于状态识别的湿式离合器智能控制方法，其特征在于：建立FCMAC控制模型，具体包括以下内容：获取FCMAC基础模型；构建多层的模型结构；设定各层输入、输出及处理策略；对FCMAC基础模型进行样本训练获得FCMAC控制模型。3.根据权利要求2所述的基于状态识别的湿式离合器智能控制方法，其特征在于：各层处理策略中包括多个权值，对FCMAC基础模型进行样本训练获得FCMAC控制模型包括以下内容：获取训练样本，训练样本包括实际输入和实际输出；获取FCMAC基础模型根据实际输入输出的期望输出；根据实际输出和期望输出对各层处理策略中的权值进行修正。4.根据权利要求3所述的基于状态识别的湿式离合器智能控制方法，其特征在于：FCMAC基础模型包括模糊层，模糊层的处理策略包括以下内容：在输入域定义j个块，根据隶属关系公式计算隶属度，输出至下一层；隶属关系公式如下：式中，x
i
为实际输入，为模糊层的输出，δ
ij
为隶属函数的中心值，ν
ij
为隶属度函数的覆盖宽度。5.根据权利要求4所述的基于状态识别的湿式离合器智能控制方法，其特征在于：根据实际输出和期望输出对各层处理策略中的权值进行修正，具体包括以下内容：根据实际输出和期望输出计算各控制周期的控制误差，根据控制误差计算各权值的修正量，根据修正量对各权值进行迭代。6.根据权利要求1所述的基于状态识别的湿式离合器智能控制方法，其特征在于：建立离合器主控模型，具体...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘玺，
申请(专利权)人：江苏大学，
类型：发明
国别省市：