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干式双离合变速器换挡智能控制方法研究
| 论文题名： | 干式双离合变速器换挡智能控制方法研究 |
| 关键词： | 换挡控制;遗传算法;神经网络;模拟退火;干式双离合变速器 |
| 摘要： | 目前，汽车作为便捷交通工具，在人们日常生活中占有重要地位，人们对车辆乘坐的品质要求不断提高。换挡作为车辆控制的重要环节，一定程度决定了车辆的舒适性、经济性。双离合变速器以其优越性，日益受到关注。因此，将智能控制算法应用到双离合变速器的控制系统中，对汽车工业发展具有十分重要的意义。 本文以DCT的机械结构、工作原理作为切入点，结合实际路况、驾驶人员的操作习惯、汽车的品质指标等现实因素，分析了双离合变速器换挡过程存在的问题，并针对这些问题提出了一种换挡智能控制系统结构以及算法思路。该算法主要进行换挡策略和换挡过程控制两个部分。 首先，以综合车辆经济性和动力性的控制目标为前提，针对受多种因素影响，双离合变速器的档位与控制目标之间呈现的复杂规律，利用神经网络方法对车辆行车数据、驾驶人员意图等进行学习，建立档位与综合指标间的关系模型，并用遗传算法对神经网络连接权重进行优化。最后利用AdaBoost集成学习方法，将遗传神经网络模型的精度进一步提高。 然后，根据换挡过程品质指标目标，针对DCT两个离合器实际工作的特点，换挡快速响应及多目标综合最优的需要。提出了一种基于模拟退火的换挡过程控制算法，对双离合变速器的两个离合器结合和分离的切换速度进行寻优，并利用Logistic映射算法，改进模拟退火的邻域扰动方法，提升算法的搜索能力。 最后，分析了DCT档位控制系统的硬件结构、软件结构以及核心软件控制算法的具体实现。在此基础上搭建仿真实验平台，并利用对比仿真实验的结果对本文方法的有效性进行论证。 |
| 作者： | 李秋梅 |
| 专业： | 交通运输工程 |
| 导师： | 陈特放 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 中南大学 |
| 学位年度： | 2013 |
| 正文语种： | 中文 |
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