曹珊 馬巖 寧甲奎 曹龍
(中國第一汽車股份有限公司 智能網(wǎng)聯(lián)開發(fā)院 長春 130013)
主題詞:濕式離合器 DCT 起步控制 模糊控制
雙離合器式自動變速器(DCT)是一種新型變速器,起步技術(shù)是DCT開發(fā)過程中關(guān)鍵技術(shù)之一。
車輛起步控制是變速器最基本的控制技術(shù),主要是根據(jù)路況和駕駛員意圖,控制離合器接合過程,使車輛按駕駛員意圖起動。同時兼顧舒適性、快捷性,保證離合器的使用壽命。
本文深入挖掘了國際上汽車科技文獻(xiàn),對目前濕式雙離合器起步控制策略進(jìn)行了總結(jié)、論述,并對各個控制策略進(jìn)行分析比較。
起步控制策略的目標(biāo)是在滿足駕駛員意圖、發(fā)動機(jī)運(yùn)行狀態(tài)、離合器壽命等前提下,使起步性能達(dá)到最佳。而對起步性能影響最大的是離合器接合品質(zhì),離合器接合品質(zhì)的主要評價指標(biāo)是沖擊度和滑摩功。起步控制策略就是使這兩個相互矛盾的評價指標(biāo)達(dá)到平衡,提高車輛的起步品質(zhì)。國內(nèi)外對于離合器在起步過程中的自動控制領(lǐng)域,已經(jīng)進(jìn)行了廣泛深入的研究[1]。
通過研究離合器的動力學(xué)模型、狀態(tài)空間模型并對其進(jìn)行仿真,對離合器的穩(wěn)態(tài)和瞬態(tài)特性進(jìn)行分析等,為起步控制策略的研究奠定基礎(chǔ)。
文獻(xiàn)[2-10]對雙離合器變速器(DCT)的工作原理及執(zhí)行機(jī)構(gòu)的工作過程進(jìn)行分析,建立濕式離合器退化嚙合動力學(xué)模型,包括濕式離合器執(zhí)行器的詳細(xì)動力學(xué)模型和換擋動力學(xué)模型。
文獻(xiàn)[11-12]對現(xiàn)有動力學(xué)模型根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行整合調(diào)整。文獻(xiàn)[11]由于雙離合器在行駛時會改變其傳動性能,根據(jù)在起動過程中的扭矩傳輸?shù)淖兓鄳?yīng)地調(diào)整了離合器控制系統(tǒng)的動力學(xué)模型。文獻(xiàn)[12]確定溫度演化的動力學(xué)模型,并將其與影響扭矩的機(jī)械部件特性聯(lián)系起來。在扭矩傳遞率模型中使用離合器溫度估計(jì),補(bǔ)償離合器扭矩對溫度和滑動速度的依賴性。
文獻(xiàn)[13]利用發(fā)動機(jī)模型、駕駛員模型、DCT模型、變速器控制模塊模型和車輛模型,建立了車輛仿真模型,并進(jìn)行了仿真。結(jié)果表明,所建立的模型能夠正確反映換檔時的扭矩和速度變化,并能正確地實(shí)現(xiàn)換檔時的扭矩和速度變化
文獻(xiàn)[14-16]建立濕式離合器的動力學(xué)模型,用于分析和比較離合器在不同工作模式下的穩(wěn)態(tài)和瞬態(tài)特性。
濕式DCT起步控制策略不僅僅要考慮駕駛員的駕駛意圖,還有考慮發(fā)動機(jī)運(yùn)行狀態(tài)、離合器的使用壽命、起步平順性和快捷性等多方面的要求。在離合器起步控制中應(yīng)用基于約束條件的最優(yōu)算法及最優(yōu)控制,能夠找到比較滿意的綜合最優(yōu)解。
文獻(xiàn)[17-21]采用線性二次型最優(yōu)控制的方法,文獻(xiàn)[7,17-18]考慮滑摩功和沖擊度兩項(xiàng)性能指標(biāo),較好的解決DCT起步過程中離合器壓力控制問題,通過控制離合器壓力達(dá)到最優(yōu)接合速度。文獻(xiàn)[19-20]將沖擊度轉(zhuǎn)換為最優(yōu)控制約束條件之一,以滑摩功最小為目標(biāo),實(shí)現(xiàn)離合器最優(yōu)起步控制。文獻(xiàn)[21]對濕式離合器基于兩級約束的最優(yōu)控制。文獻(xiàn)[22]是以曲軸轉(zhuǎn)速和離合器片轉(zhuǎn)速為狀態(tài)變量,采用線性二次型方法設(shè)計(jì)了反饋控制器??刂破鞅WC快速接合、最小滑動損失和舒適性。
文獻(xiàn)[23-24]根據(jù)發(fā)動機(jī)的輸出扭矩、離合器的傳遞扭矩、離合器的滑差率以及車輛阻力矩建立滑模控制器,控制輸出離合器控制油壓。實(shí)現(xiàn)DCT車輛平穩(wěn)起步,并且提高離合器壽命。
文獻(xiàn)[25]利用預(yù)測控制和遺傳算法,在線對發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速和車輛速度的目標(biāo)跟蹤曲線進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì),并設(shè)計(jì)了起動滑模變結(jié)構(gòu)協(xié)調(diào)控制策略來跟蹤這些曲線。仿真結(jié)果表明,所設(shè)計(jì)的協(xié)調(diào)控制器不僅體現(xiàn)了駕駛員的意圖,有效地提高轎車的起動性能,而且在車輛參數(shù)變化時具有很強(qiáng)的魯棒性。
文獻(xiàn)[26]考慮起步及換擋中發(fā)動機(jī)扭矩波動及油門踏板抖動等不確定因素,基于Riccati不等式設(shè)計(jì)H∞魯棒控制器,探討離合器最優(yōu)傳遞扭矩的求解問題。H∞魯棒控制顯著改善離合器控制的魯棒性能。
車輛起步過程中,離合器控制問題具有非線性、時變性、強(qiáng)耦合與難于建模的特征,并且存在駕駛員意圖、車況、路況的多變性。模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等智能控制技術(shù)被用于離合器的起步控制策略中。
文獻(xiàn)[27-28]為通過模糊控制器控制離合器接合。文獻(xiàn)[27]以提高汽車起步品質(zhì)和減少起步離合器片磨損為原則,設(shè)計(jì)駕駛員意圖模糊控制器和滑轉(zhuǎn)率閾值模糊控制器,控制兩個離合器分離、接合時刻與速度。有效的提高了車輛起步品質(zhì)。文獻(xiàn)[28]以駕駛員意圖和離合器主從動盤的轉(zhuǎn)速差、發(fā)動機(jī)實(shí)際轉(zhuǎn)速和目標(biāo)轉(zhuǎn)速的差值為輸入設(shè)計(jì)模糊控制器,控制兩個離合器的接合速度。仿真結(jié)果表明,控制方法能實(shí)現(xiàn)離合器快速平穩(wěn)起步。
文獻(xiàn)[29]針對雙離合器變速器(DCT)在起動過程的問題,提出了一種基于最小原理的最優(yōu)控制方法。以最小的沖擊強(qiáng)度和摩擦功為優(yōu)化指標(biāo),獲得最佳的離合器和發(fā)動機(jī)扭矩及其轉(zhuǎn)速。仿真結(jié)果表明,所提出的離合器起動控制策略不僅降低了沖擊度和滑摩功損耗,而且遵循了駕駛員不同的起動意圖。
文獻(xiàn)[30-31]鑒于模糊控制沒有自學(xué)習(xí)功能,引進(jìn)具有自學(xué)習(xí)功能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),設(shè)計(jì)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起步控制策略。仿真結(jié)果表明,該控制策略的起步性能指標(biāo),如起步時間、滑摩功、沖擊度等均得到優(yōu)化,且該控制策略具有較強(qiáng)的自適應(yīng)能力。
文獻(xiàn)[32-33]基于實(shí)現(xiàn)對離合器壓力精確控制,制定實(shí)現(xiàn)離合器起步的模糊智能控制策略。分別以蟻群算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模糊控制器參數(shù)設(shè)計(jì)離合器壓力智能控制系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)離合器壓力精確控制。
文獻(xiàn)[34]針對起步工況以及車輛本身動力學(xué)特性的復(fù)雜性,設(shè)計(jì)了基于魯棒模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起步滑摩過程的魯棒自適應(yīng)控制器。仿真結(jié)果表明,該控制器具有更好的跟蹤效果。
文獻(xiàn)[35-36]針對模糊控制技術(shù)中模糊規(guī)則冗余致使控制系統(tǒng)復(fù)雜性增加的問題,提出基于粒子群優(yōu)化的模糊控制方法。仿真結(jié)果表明,該方法減少起步模糊規(guī)則的數(shù)量,提高控制的實(shí)時性,滿足車輛起步平穩(wěn)、快捷的要求。
由于DCT車輛起步滑摩功和沖擊度使兩個相互矛盾的性能指標(biāo),引進(jìn)最優(yōu)控制方法。其中線性二次型最優(yōu)控制的方法是最常用的方法。車輛起步工況復(fù)雜多變,很難建立完全精準(zhǔn)的動力學(xué)模型。最優(yōu)控制需要精確的傳動系統(tǒng)動力學(xué)模型,而且車輛起步時離合器傳動系參數(shù)時動態(tài)變化的,路面、載荷、擋位也是變化的,使最優(yōu)控制很難達(dá)到最佳。
包括模糊控制在內(nèi)的智能控制對難以建立數(shù)學(xué)模型、非線性和大滯后的控制對象,具有很好的適應(yīng)性,適用于離合器起步控制領(lǐng)域。但是在車輛起步多參數(shù)的情況下,模糊控制參數(shù)優(yōu)化很難做到全局最優(yōu)。而且模糊控制還不具有自學(xué)習(xí)能力和自適應(yīng)功能。引進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、粒計(jì)算、遺傳算法等優(yōu)化參數(shù),提高控制器的自適應(yīng)性,提升車輛起步品質(zhì)。
在使用模糊控制模擬優(yōu)秀的駕駛員操作的基礎(chǔ)上,應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、粒計(jì)算、遺傳算法(文獻(xiàn)[37])優(yōu)化控制參數(shù),提升控制的實(shí)時性和學(xué)習(xí)能力。基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及遺傳算法的模糊控制系統(tǒng),不僅能夠模擬人類的邏輯推理,還具備很好的學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力,尤其基于遺傳算法的模糊控制已應(yīng)用于直升機(jī)飛行控制、智能機(jī)器人等對智能化要求高的復(fù)雜控制領(lǐng)域(文獻(xiàn)[38-42])?;谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法的模糊控制策略對于離合器起步的控制領(lǐng)域具有良好的應(yīng)用前景。