杜傳正，王立勇，蘇清華，張金石

(北京信息科技大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院 現(xiàn)代測控技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 北京 100192)

0 引言

液力自動變速器是重型車輛傳動系統(tǒng)中的主要部件，具有較高的承載性和可靠性、良好的動力性、操作簡單等優(yōu)點(diǎn)，被廣泛安裝在重型汽車上[1-2]。熟練的駕駛員往往在不影響生產(chǎn)效率的前提下，根據(jù)車輛裝載狀態(tài)和道路情況手動切換擋位，既能充分發(fā)揮汽車的動力性，又能節(jié)約燃料。本文將優(yōu)秀駕駛員的手動換擋規(guī)律設(shè)計成車輛自動變速箱換擋策略，開展重型貨車自動換擋策略設(shè)計研究。

目前，重型汽車自動換擋控制策略的研究方向主要有多參數(shù)控制、多工況控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制等。張曉聰?shù)萚3]提出以加速時間為優(yōu)化目標(biāo)，通過優(yōu)化換擋點(diǎn)設(shè)計動力性換擋規(guī)律。李昊等[4]提出基于車輛負(fù)荷系數(shù)的換擋控制策略，對常用的以車速和油門開度為參數(shù)的動力性自動換擋控制策略進(jìn)行修正，實(shí)現(xiàn)適應(yīng)車輛多種工況的換擋策略。喬晟杰等[5]提出以車速、油門開度、加速度為參數(shù)的礦用車動力性換擋規(guī)律。馬文杰等[6]采用以車速、油門開度、加速度為輸入?yún)?shù)的模糊控制對坡道工況換擋規(guī)律進(jìn)行修正。張金石等[7]提出利用貪心算法對最佳動力性換擋規(guī)律進(jìn)行優(yōu)化，提高液力變矩器傳動效率。張小虎等[8]提出以車速和油門開度搭建T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并通過臺架試驗(yàn)驗(yàn)證換擋策略的可行性。Chen Jianxue等[9]提出基于車速、車輛加速度和油門開度的ACO-BP算法來優(yōu)化車輛的換擋決策。

D.F.Specht[10]1990年提出的概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(probabilistic neural network，PNN)是一種多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)。在充分訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的前提下，概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以得到較高正確率的分類結(jié)果。此外，PNN結(jié)構(gòu)簡單，容易設(shè)計算法，廣泛應(yīng)用于模式識別及模式分類領(lǐng)域[11]。利用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型汲取優(yōu)秀駕駛員的換擋操作經(jīng)驗(yàn)，以發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速、變速箱輸出軸轉(zhuǎn)速、油門開度作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入?yún)?shù)實(shí)現(xiàn)擋位分類。為消除少量錯誤的擋位分類對換擋控制的不利影響，通過短暫時間內(nèi)的雙重?fù)跷慌袛啵^濾錯誤的擋位判斷，從而提高車輛換擋的穩(wěn)定性與安全性。本文在動力性方面進(jìn)行了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)換擋策略、動力性換擋策略和PNN換擋策略的仿真對比；在換擋準(zhǔn)確率方面，通過原車離線數(shù)據(jù)進(jìn)行了PNN換擋策略與原車駕駛員換擋策略對比分析。

1 車輛傳動系統(tǒng)建模

在TruckSim軟件環(huán)境下建立貨車模型，汽車傳動系統(tǒng)模型如圖1所示，包括發(fā)動機(jī)、液力變矩器、變速箱、差速器、車輪等。

圖1 車輛傳動系統(tǒng)模型框圖

根據(jù)發(fā)動機(jī)的穩(wěn)態(tài)轉(zhuǎn)矩實(shí)驗(yàn)得到發(fā)動機(jī)調(diào)速特性曲線，如圖2。發(fā)動機(jī)調(diào)速特性曲線擬合公式[12]如式(1)所示。

圖2 發(fā)動機(jī)調(diào)速特性曲線

(1)

式中：Te為發(fā)動機(jī)的穩(wěn)態(tài)輸出轉(zhuǎn)矩(N·m)；ne為發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速(r·min-1)；α為油門開度(%)。

根據(jù)臺架試驗(yàn)數(shù)據(jù)建立液力變矩器模型，液力變矩器原始特性曲線如圖3，數(shù)學(xué)模型如下所示：

圖3 液力變矩器原始特性曲線

(2)

(3)

(4)

(5)

式中：nb、nt分別是泵輪和渦輪轉(zhuǎn)速(r/min)；Tb、Tt分別是泵輪與渦輪的轉(zhuǎn)矩(N·m)；i是轉(zhuǎn)速比；λb是泵輪力矩系數(shù)(1/(m·(r·min-1)2)；K是變矩系數(shù)；η是效率；D是變矩器的有效直徑(m)；g為重力加速度(m/s2)；ρ是油液密度(kg/m3)。

變速箱數(shù)學(xué)模型如下所示：

Tin=Tt

(6)

nin=nt

(7)

Tout=Tinin，gear

(8)

(9)

式中：Tin和Tout分別是變速箱的輸入轉(zhuǎn)矩和輸出轉(zhuǎn)矩(N·m);nin和nout分別是變速箱的輸入轉(zhuǎn)速和輸出轉(zhuǎn)速(r/min)；in，gear是變速箱各擋位的傳動比，如表1所示。車輛其他主要參數(shù)如表2所示。

表1 變速箱各擋位的傳動比

表2 車輛其他主要參數(shù)

2 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模

2.1 駕駛員換擋操作數(shù)據(jù)的采集與處理

優(yōu)秀的駕駛員根據(jù)長期積累的駕駛經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行換擋操作，在車輛不同的狀態(tài)下，最大程度地發(fā)揮車輛的綜合性能，如動力性、經(jīng)濟(jì)性、安全性、舒適性等。駕駛員操作汽車的信息以及車輛運(yùn)行狀態(tài)信息會在CAN總線上得到記錄。數(shù)據(jù)采集過程如圖4所示。利用數(shù)據(jù)采集卡(CAN盒)獲取總線信號，在上位機(jī)軟件里根據(jù)通信協(xié)議SAE J1939解析發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速、變速箱輸出軸轉(zhuǎn)速、油門踏板開度和擋位信號。

圖4 數(shù)據(jù)采集過程示意圖

完成信號解析后，需要去除信號中異常與重復(fù)的數(shù)據(jù)。同時，為提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型的魯棒性，均勻保留車輛在不同種工況下的信號數(shù)據(jù)，特別是需要保留各種信號數(shù)據(jù)的最低值和最高值。為提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的擋位分類正確率，篩選出汽車通信信號里數(shù)量最豐富的4個前進(jìn)擋的數(shù)據(jù)，部分訓(xùn)練樣本如表3所示。發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速在變速箱輸入端，可以認(rèn)為是變速箱的動力來源；輸出軸轉(zhuǎn)速在變速箱的輸出端，可以映射車速狀態(tài)；油門開度由駕駛員直接控制，可以反應(yīng)駕駛員對車輛動力、車速的需求。

表3 訓(xùn)練樣本的部分?jǐn)?shù)據(jù)

經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理后，將數(shù)據(jù)樣本保存在數(shù)據(jù)庫里，以備訓(xùn)練與測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型使用。

2.2 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計和訓(xùn)練過程

概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，聯(lián)合密度函數(shù)估計和貝葉斯最小風(fēng)險準(zhǔn)則，構(gòu)造了一種概率密度分類估計和并行處理的網(wǎng)絡(luò)[13-14]。PNN模型既具有收斂速度快、分類準(zhǔn)確率高、訓(xùn)練簡單的特點(diǎn)，又具有很好的泛化能力及快速學(xué)習(xí)能力[15]。

概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由4層組成，如圖5所示。第一層為輸入層，作用是將輸入?yún)?shù)傳入徑向基神經(jīng)元。輸入層神經(jīng)元的個數(shù)等于輸入?yún)?shù)的個數(shù)。

圖5 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖

第二層隱藏層是徑向基層，訓(xùn)練樣本數(shù)量決定了隱藏層神經(jīng)元的數(shù)量，訓(xùn)練樣本數(shù)值決定對應(yīng)隱藏層神經(jīng)元中心值Wi，中心值不需要訓(xùn)練[16]，每個神經(jīng)元的中心值直接取自每個輸入樣本值。隱藏層傳遞函數(shù)如下所示：

(10)

式中：X為輸入樣本；σ為平滑因子，取值1。

第三層為求和層，該層的每個神經(jīng)元代表一類，神經(jīng)元數(shù)量等于樣本類別數(shù)量。求和層的每個神經(jīng)元只與前層里同類的徑向基神經(jīng)元建立聯(lián)系，對同類神經(jīng)元的概率求和，然后取平均值。求和層的傳遞函數(shù)如下：

(11)

式中：Vi為第i類的概率累加的平均值；L為第i類的神經(jīng)元個數(shù)。

輸出層將求和層中概率值最大的一類輸出為1，其他類為0。最后將輸出層的結(jié)果乘以向量[1，2，3，4]’轉(zhuǎn)換成擋位數(shù)值。

概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程不同于根據(jù)誤差反向傳播調(diào)整權(quán)值與閾值的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“訓(xùn)練”是根據(jù)輸入的訓(xùn)練樣本決定網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元數(shù)量、神經(jīng)元中心值、連接閾值和權(quán)值，如圖6所示，訓(xùn)練樣本矩陣被分為輸入矩陣P和目標(biāo)矩陣T，輸入矩陣P決定了隱藏層的中心值，閾值b取固定值0.832 6。隱藏層與求和層之間的連接權(quán)值等于目標(biāo)值。當(dāng)概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的各參數(shù)值確定后，訓(xùn)練結(jié)束。由此可知，PNN訓(xùn)練過程簡單快速，參數(shù)固定，便于硬件實(shí)現(xiàn)。

圖6 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練流程框圖

3 仿真結(jié)果分析

3.1 訓(xùn)練測試結(jié)果分析及控制模型的改進(jìn)

概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元數(shù)量會影響模型在硬件上的運(yùn)行速度，過多的神經(jīng)元會增加處理器的計算時間。因此，在不降低PNN擋位分類正確率的前提下，盡量減少神經(jīng)元的數(shù)量。通過不斷嘗試減少訓(xùn)練樣本數(shù)量，最終確定訓(xùn)練樣本數(shù)量為：各個擋位的訓(xùn)練樣本數(shù)量為1 000，訓(xùn)練樣本總數(shù)量為4 000。

概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在Matlab中的結(jié)構(gòu)如圖7所示，輸入層Input有3個節(jié)點(diǎn)，徑向基神經(jīng)元層有4 000個神經(jīng)元，競爭神經(jīng)元層有4個神經(jīng)元，輸出層Output有4個輸出節(jié)點(diǎn)，layer為徑向基神經(jīng)元層或競爭神經(jīng)元層，W為各層的權(quán)值矩陣，b為閾值矩陣。

圖7 Matlab中概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖

PNN訓(xùn)練結(jié)果如圖8所示，每1 000個樣本代表1個擋位，從左到右依次表示1～4擋。訓(xùn)練結(jié)果顯示，訓(xùn)練擋位和實(shí)際擋位完全一致，PNN網(wǎng)絡(luò)的擋位分類正確率為100%。測試結(jié)果如圖9所示，測試樣本中各個擋位樣本數(shù)量為250，測試樣本總數(shù)量為1 000，擋位分類正確率為97.70%。

圖8 PNN擋位分類訓(xùn)練結(jié)果示意圖

圖9 PNN擋位分類測試結(jié)果示意圖

從訓(xùn)練和測試結(jié)果可知，概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的擋位分類正確率較高，但測試結(jié)果存在2.3%的錯誤分類，少量錯誤的擋位判斷會影響換擋控制的穩(wěn)定性和安全性。所以，在使用PNN作為自動換擋控制核心時，需要過濾錯誤的擋位分類。在PNN分類模型基礎(chǔ)上進(jìn)行補(bǔ)充設(shè)計，采用2次擋位判斷后決定最終擋位的方法，提高換擋控制的穩(wěn)定性。如圖10所示，在PNN模塊輸出擋位后，每間隔0.1 s對車輛狀態(tài)進(jìn)行擋位判斷。如果前后2次的擋位判斷一樣，車輛換入判斷的擋位。如果前后2次的判斷擋位不一樣，則過濾此次判斷的擋位，保持原擋位，進(jìn)入下一次的擋位判斷。

圖10 過濾錯誤擋位分類流程框圖

3.2 TruckSim與Simulink聯(lián)合仿真結(jié)果分析

通過TruckSim和Matlab/Simulink聯(lián)合仿真驗(yàn)證PNN自動換擋策略的可行性，同時與兩參數(shù)動力性換擋策略和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)換擋策略對比分析。兩參數(shù)動力性換擋策略是基于汽車行駛動力學(xué)理論，計算不同油門開度下的相鄰擋位加速度曲線的交點(diǎn)值，然后將交點(diǎn)值的車速與油門開度繪制成二維換擋曲線。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種全局逼近網(wǎng)絡(luò)，通過誤差反向傳播算法，訓(xùn)練出期望的擋位分類網(wǎng)絡(luò)模型。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本設(shè)計如下：輸入層3個神經(jīng)元，即輸出軸轉(zhuǎn)速、油門開度、發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速；輸出層1個神經(jīng)元，即擋位；10個神經(jīng)元的單層隱含層；訓(xùn)練方法是帶有動量項(xiàng)的梯度下降法，動量因子取0.9；學(xué)習(xí)率為0.01；誤差要求0.01。經(jīng)過訓(xùn)練學(xué)習(xí)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過30次迭代訓(xùn)練后達(dá)到誤差要求，正確率為92.40%。

PNN仿真模型是由車輛模塊與換擋策略控制模塊構(gòu)成的一個閉環(huán)系統(tǒng)，如圖11所示。車輛模塊輸出節(jié)氣門開度、發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速和輸出軸轉(zhuǎn)速，同時獲取PNN換擋策略模塊的擋位信號。PNN換擋策略模塊的作用是根據(jù)車輛模塊提供的信號判斷擋位并將擋位信號輸出給車輛模塊進(jìn)行換擋控制。

圖11 TruckSim和Matlab/Simulink聯(lián)合仿真閉環(huán)系統(tǒng)示意圖

為比較不同換擋策略在動力性方面的特點(diǎn)，在TruckSim軟件中設(shè)置駕駛員的油門開度為100%，模擬車輛起步后全油門加速到達(dá)最高車速的過程。由圖12和圖13可知：

圖12 車速變化過程曲線

圖13 擋位變化過程曲線

1) 整個仿真過程，3種換擋策略車速變化基本穩(wěn)定可靠，無異常換擋情況。

2) 在1、2擋時，3種換擋策略的車速變化沒有明顯的不同，但通過換擋過程圖可以看出2種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)換擋策略都比動力性換擋策略延遲換擋，這是因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)認(rèn)為低擋位可以提供更大的發(fā)動機(jī)扭矩，使車輛保持較高加速度。PNN換擋策略與BP換擋策略的不同之處是PNN認(rèn)為換擋時刻還可以比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)再延遲一會，從車速變化曲線可以看出，PNN的判斷是正確的，因?yàn)?擋之后，PNN車速明顯高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和動力性換擋策略。

3) 在3、4擋時，在相同時刻，PNN換擋策略的車速已經(jīng)明顯高于另外2種換擋策略。雖然BP換擋策略在3升4擋時也增加了延遲換擋，但由于低擋位時不佳的換擋決策，導(dǎo)致車速依舊低于PNN車速。

通過比較不同換擋策略達(dá)到相同車速時的時長，可以分析各換擋策略的動力性。設(shè)置3個固定車速。從表4中可以看出，PNN換擋策略到達(dá)固定車速用時最少，傳統(tǒng)理論推導(dǎo)的動力性換擋策略用時最長，BP換擋策略的用時處于兩者之間。所以，PNN換擋策略具有更好的動力性。

表4 到達(dá)固定車速所用時間

4 離線數(shù)據(jù)驗(yàn)證試驗(yàn)

本文研究的主要目標(biāo)是將優(yōu)秀駕駛員的換擋經(jīng)驗(yàn)制作成換擋控制策略，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力將手動換擋經(jīng)驗(yàn)保留在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“黑盒”中。本節(jié)內(nèi)容將使用原車CAN總線數(shù)據(jù)驗(yàn)證PNN自動換擋策略的可行性。

采集貨車從發(fā)車到停車時長為5 min的CAN通信信號數(shù)據(jù)。油門踏板開度、發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速、變速箱輸出軸轉(zhuǎn)速的變化過程如圖14所示。原車的手動換擋過程和PNN自動換擋過程如圖15所示。

圖14 實(shí)車行駛過程狀態(tài)變化過程曲線

圖15 PNN擋位與實(shí)車擋位變化過程曲線

0～60 s，車輛在水平道路上由靜止?fàn)顟B(tài)開始起步，油門開度在50%左右，輸出軸轉(zhuǎn)速逐漸升高到1 000 r·min-1，擋位由1擋升到3擋。60～180 s，貨車進(jìn)入長下坡的道路，為節(jié)省柴油，保持油門開度為0%，由于車輛在斜坡時存有斜向下的重力分力，導(dǎo)致車速升高，輸出軸轉(zhuǎn)速隨車速的增加而增加，輸出軸轉(zhuǎn)速達(dá)到1 250 r·min-1左右時，擋位升到4擋。180～270 s，貨車到達(dá)谷底的平路，駕駛員開始踩油門提供動力，根據(jù)路況進(jìn)行換擋操作，即將到達(dá)目的地時，開始降油門減速降擋，最終到達(dá)終點(diǎn)。

本次試驗(yàn)一共進(jìn)行了8次換擋操作，與原車換擋過程相比，總體上，PNN換擋過程與原車基本一致，但也存在不同步換擋操作現(xiàn)象，換擋不同步時長如表5所示，平均時長為0.42 s，擋位判斷正確率為98.76%。

表5 換擋不同步時間 s

5 結(jié)論

使用油門踏板開度、發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速、變速箱輸出軸轉(zhuǎn)速和擋位信號訓(xùn)練概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)正確率97%以上的擋位分類。驗(yàn)證了基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自動換擋策略模型在TruckSim和Matlab/Simulink軟件環(huán)境中完成自動換擋控制的可行性，并且車輛動力性優(yōu)于兩參數(shù)動力性換擋策略和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)換擋策略。使用原車換擋過程中的CAN通信數(shù)據(jù)進(jìn)行概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動換擋策略的離線試驗(yàn)測試，結(jié)果表明：概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動換擋策略基本達(dá)到原車人工換擋控制水平，擋位控制正確率為98.76%，擋位控制準(zhǔn)確、穩(wěn)定、可靠。