无级变速器起步离合器智能预测控制技术的研究

如何实现离合器的良好控制，改善汽车的起步冲击，一直是困扰我国自动变速器发展的瓶颈技术。本项目以无级变速器为载体，针对控制过程中模型失配和计算量过大两大难题，基于人工智能技术，开展离合器智能预测控制技术的研究：（1）基于人工智能重构技术建立面向控制的预测模型，调和模型精度与实时控制之间的矛盾，获得控制品质与计算量之间的最佳折衷；（2）基于不确定性分析理论，构建控制器性能综合评价指标，以期利用有限的ECU监测数据，实现控制性能实时合理的评价；（3）基于高效的人工智能进化计算技术，避免预测控制中复杂的梯度计算和矩阵求逆计算，解决预测控制的计算量过大的问题。所开发的共性基础技术可以推广到大多数自动变速器的起步控制，具有重要的科学意义和广泛的工程应用前景。

与其他型式的自动变速器一样，摩擦片摩擦系统的时变性以及控制系统的时滞性和非线性，导致无级变速器起步过程无法实现良好的控制。针对上述问题，本项目提出并发展了起步离合器的智能预测控制技术，从结构抑制和控制补偿等两个方面着手，通过理论分析与实车试验，在一定程度上改善了起步冲击，并减小了滑磨功。项目的实施，共发表学术论文13篇，其中8篇已被EI检索；共申报相关发明专利4项，其中3项已获授权，另外1项已进入实质审查阶段。在整车动力学仿真、离合器结构参数优化、控制模型建立和预测控制等方面均形成了一定的研究成果，具体如下：. 1、基于接口技术，完善了实车动力学模型，在试验数据的基础上，基于数据拟合技术完善了CVT湿式离合器仿真模型；在精细化实车动力学仿真模型的基础上，建立了CVT整车系统硬件在环仿真测试台。. 2、针对摩擦片摩擦系数不稳定的问题，对湿式离合器摩擦学特性进行了优化。研究了径向油槽结构对对流换热系数的影响，对径向油槽进行改进，并建立了优化前后摩擦副的三维瞬态热弹性接触有限元模型，摩擦副温度场及应力场分布规律分析结果表明：改进后的油槽截面形状能使摩擦副温度场及应力场分布梯度趋缓，在离合器接合过程中其摩擦系数更加稳定。. 3、分析了车辆起步时离合器的接合过程，综合考虑起步冲击和减少离合器滑磨功，研究了在线控制性能评价方法，基于该评价方法，对当前CVT应用的模糊起步控制技术进行了评价，结果表明模糊控制技术能有效抑制起步时的冲击度。. 4、离合器控制系统具有时滞性和非线性，针对控制过程中模型适配的问题，对传统机理建模、支持向量机和神经网络等3种建模方法进行了对比研究，实验结果表明神经网络与支持向量机预测模型明显优于传统机理模型，同时支持向量机比RBF神经网络的泛化能力更强。. 5、基于离合器控制系统预测模型（支持向量机模型），开发了起步离合器智能预测控制器，完成了起步过程仿真分析和实车试验，由于未找到在线实时测试滑磨功的方法，在实车试验时只测量了起步冲击度，结果表明所发展的智能预测控制技术在冲击度抑制方面优于当前应用的模糊起步控制技术。. 6、继续开拓起步离合器液压控制技术在工程领域的应用，提出了一种小体积、低成本无级变速器电液控制系统；提出了液压挖掘机全电液控制系统方案等。