一种低温下DCT换挡冲击的优化方法及装置

    公开(公告)号:CN114922971B

    公开(公告)日:2024-05-14

    申请号:CN202210432245.6

    申请日:2022-04-22

    IPC分类号: F16H61/04 F16H61/06

    摘要: 本发明属于汽车技术领域,具体的说是一种低温下DCT换挡冲击的优化方法及装置。包括:低温换挡工况判定;换挡冲击判定;换挡优化。所述低温换挡工况判定包括换挡判定和低温条件判定两部分。所述换挡优化包括离合器扭矩传递优化和离合器结合控制优化两部分。通过研究离合器结合压力、离合器冷却控制方式、离合器拖曳扭矩、发动机转速、离合器片摩擦系数,分析换挡冲击来源和优化方法,有效减小换挡冲击,提升换挡品质,解决了换挡控制产生顿挫、冲击等问题,给驾驶感受带来不良影响的问题。

    一种低温下DCT换挡冲击的优化方法及装置

    公开(公告)号:CN114922971A

    公开(公告)日:2022-08-19

    申请号:CN202210432245.6

    申请日:2022-04-22

    IPC分类号: F16H61/04 F16H61/06

    摘要: 本发明属于汽车技术领域,具体的说是一种低温下DCT换挡冲击的优化方法及装置。包括:低温换挡工况判定;换挡冲击判定;换挡优化。所述低温换挡工况判定包括换挡判定和低温条件判定两部分。所述换挡优化包括离合器扭矩传递优化和离合器结合控制优化两部分。通过研究离合器结合压力、离合器冷却控制方式、离合器拖曳扭矩、发动机转速、离合器片摩擦系数,分析换挡冲击来源和优化方法,有效减小换挡冲击,提升换挡品质,解决了换挡控制产生顿挫、冲击等问题,给驾驶感受带来不良影响的问题。

    一种基于模糊神经网络的自动换挡控制方法

    公开(公告)号:CN113324026A

    公开(公告)日:2021-08-31

    申请号:CN202110646436.8

    申请日:2021-06-10

    IPC分类号: F16H61/02

    摘要: 本发明公开了一种基于模糊神经网络的自动换挡控制方法,包括以下步骤:采集优秀驾驶员驾驶车辆在不同油门开度以及行驶车速下对应的挡位值;选用T‑S模型进行模糊神经网络控制器设计,将采集的车速、加速踏板开度以及对应的挡位信息作为训练样本,对训练模型进行训练;将训练好的模型嵌入换挡控制器中,当实际加速踏板开度和车速输入至换挡控制器,经过计算输出目标挡位;输出的挡位信息作用到实车系统,从而实现控制输出。本发明集成使用模糊算法和神经网络算法,经过训练的模型可使用少量的模糊规则生成复杂的非线性函数,从优秀驾驶员操作角度进行参数辨识与整定,提高整车驾驶性。