基于数据挖掘方法的DCT智能换挡研究
发布时间：2022-08-08 21:15
双离合器自动变速器（Dual clutch transmission,DCT）的换挡研究包括挡位决策和换挡过程控制两部分内容。其中挡位是影响车辆经济性、动力性和驾乘体验的关键因素,需综合考虑驾驶意图和行驶环境的影响完成决策。换挡过程两离合器转矩的协调控制与冲击度、滑摩功和换挡时间紧密相关,对车辆的平顺性和动力的响应性起着决定性作用。目前挡位决策中涉及的驾驶意图和行驶环境较多采用模糊推理定性判断,隶属函数和模糊规则依赖经验制定,识别精度不高;挡位决策局限于MAP图形式,易造成不同驾驶意图和行驶环境下的循环和意外换挡;实际换挡过程离合器目标转矩的规划难以获得最优轨迹。本文以某汽车厂商7速DCT为研究对象,开展了挡位的数据化智能决策研究和基于支持向量机算法的换挡过程智能控制,主要研究内容如下:（1）基于数据挖掘方法的驾驶意图识别。基于采集的车辆行驶数据,利用小波分析方法获得去噪后的制动力、车速、油门踏板开度数据;利用主因子分析方法获得保留了绝大部分原始信息的降维特征;基于二分K-means聚类算法,聚类出维持、停车、急加速、加速、减速五类驾驶意图;利用聚类后得到的五类驾驶意图数据,建立能进行...
【文章页数】：109 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
1 绪论
1.1 课题研究背景与意义
1.2 双离合器自动变速器的国内外发展及现状
1.3 DCT的国内外研究现状
1.3.1 行驶环境/驾驶意图识别研究现状
1.3.2 挡位决策研究现状
1.3.3 换挡过程控制研究现状
1.4 目前研究存在的问题总结
1.4.1 驾驶意图/行驶环境识别研究方面
1.4.2 挡位决策研究方面
1.4.3 换挡过程控制研究方面
1.5 本文的主要研究思路与内容
2 基于数据挖掘方法的驾驶意图识别
2.1 引言
2.2 试验数据小波去噪
2.3 聚类特征选取
2.4 驾驶意图聚类
2.4.1 K-means与二分K-means算法
2.4.2 聚类方法对比与评价
2.4.3 聚类结果分析
2.5 基于MGHMM模型的驾驶意图识别
2.5.1 多维高斯隐氏马尔科夫建模
2.5.2 MGHMM模型验证
2.6 本章小结
3 考虑燃油经济性的动态规划挡位优化
3.1 引言
3.2 短期车速信息预测
3.2.1 基于马尔科夫模型的车速预测
3.2.2 基于遗传算法(GA)优化的BP神经网络车速预测
3.2.3 两种车速预测方法的对比
3.3 动态规划挡位决策
3.3.1 基于车速预测的DP挡位决策实现
3.3.2 标准工况下不同DP挡位决策方法对比
3.4 传统两参数换挡规律制定
3.4.1 最佳动力性换挡规律
3.4.2 最佳经济性换挡规律
3.4.3 DCT系统换挡仿真模型
3.4.4 换挡规律仿真模型验证
3.5 四种换挡方法的性能对比分析
3.5.1 燃油经济性对比分析
3.5.2 动力性对比分析
3.6 本章小结
4 不同驾驶意图和坡度下的数据化挡位智能决策
4.1 引言
4.2 基于支持向量机提取两参数换挡规律
4.2.1 不同挡位点的分布
4.2.2 基于支持向量机算法提取换挡规律
4.3 不同驾驶意图下基于粒子群算法的挡位决策优化
4.3.1 粒子群算法简介及参数设定
4.3.2 挡位决策优化的流程及目标函数
4.3.3 不同驾驶意图下挡位决策优化结果
4.4 基于坡度的挡位决策二次优化
4.4.1 坡度构建
4.4.2 基于坡度识别的换挡序列修正
4.5 基于LSTM模型的挡位智能决策
4.5.1 LSTM模型简介
4.5.2 LSTM与BP神经网络数据化挡位智能决策对比
4.6 本章小结
5 基于支持向量机算法的换挡过程智能控制
5.1 引言
5.2 换挡过程离合器最优转矩数据获取
5.2.1 换挡过程离合器的初始转矩数据
5.2.2 离合器转矩数据的傅里叶拟合
5.2.3 基于遗传算法的离合器转矩数据优化
5.3 基于支持向量机算法的离合器转矩智能预测
5.4 离合器转矩智能预测的试验分析
5.5 本章小结
6 全文总结与展望
6.1 论文主要研究工作与结论
6.2 论文主要创新点及后续工作的展望
6.2.1 论文的主要创新点
6.2.2 继续研究方向
参考文献
附录
A.作者在攻读学位期间发表的论文目录
B.作者在攻读学位期间参加的科研项目
C.学位论文数据集
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于支持向量机的水稻叶面积测定[J]. 孙玉婷,杨红云,王映龙,周琼,孙爱珍,杨文姬. 江苏农业学报. 2018(05)
[2]面向低能耗的纯电动汽车两挡变速系统综合换挡规律[J]. 李聪波,陈睿杰,李月,单亚帅. 中国机械工程. 2018(15)
[3]双离合自动变速汽车坡道挡位优化研究[J]. 孔慧芳,邓志巧. 计算机测量与控制. 2017(08)
[4]基于多目标遗传算法的纯电动汽车AMT综合换挡规律研究[J]. 宋强,叶山顶,李伟聪,高朋,李易庭,黄宜山. 汽车工程学报. 2017(01)
[5]双湿式离合变速箱升挡过程循环功率抑制方法探究[J]. 曲思宇,陈漫,刘继凯,高耸. 机械传动. 2016(10)
[6]我国车企DCT双离合变速器开发现状分析[J]. 王泽学. 时代农机. 2016(05)
[7]基于车联网数据挖掘的营运车辆驾驶速度行为聚类研究[J]. 孙川,吴超仲,褚端峰,杜志刚,田飞. 交通运输系统工程与信息. 2015(06)
[8]基于驾驶员类型识别的双离合自动变速器换挡规律研究[J]. 刘玺,何仁,程秀生. 农业工程学报. 2015(20)
[9]基于双层隐马尔可夫模型的重型车辆行驶状态辨识方法研究[J]. 朱天军,孔现伟,李彬. 兵工学报. 2015(10)
[10]双离合自动变速器特殊工况下换挡规律的智能在线修正研究[J]. 张炳力,王伦珍. 汽车工程. 2015(06)
博士论文
[1]重卡AMT自动换挡策略及关键参数研究[D]. 丛晓妍.山东大学 2017
[2]基于客观评价的双离合器自动变速器换挡控制技术研究[D]. 付尧.吉林大学 2015
硕士论文
[1]基于动态规划的汽车自动变速器换挡规律优化设计[D]. 李哲.长春工业大学 2018
[2]车辆双离合自动变速器挡位实时优化与智能决策技术研究[D]. 徐聪.江苏大学 2018
[3]计及路况信息影响机理的插电式混合动力汽车能量管理策略研究[D]. 李杰.重庆大学 2018
[4]考虑实时交通信息的插电式混合动力汽车预测能量管理策略研究[D]. 陈达奇.重庆大学 2018
[5]面向PHEV能量管理的短期工况预测与长期交通信息生成技术研究[D]. 高俊.重庆大学 2018
[6]个性化驾驶员建模及其在换挡规律整定中的应用[D]. 张俊.浙江大学 2018
[7]基于分层HMM和AR模型的重型车辆侧翻预警方法研究[D]. 陈敏.东南大学 2015
[8]基于驾驶员意图的AMT换挡控制策略研究[D]. 张苏文.重庆大学 2014
[9]双离合变速器换挡规律分析及仿真[D]. 李静.合肥工业大学 2012
[10]湿式DCT换挡规律与离合器控制的研究[D]. 胡福建.合肥工业大学 2012
本文编号：3672244
【文章页数】：109 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
1 绪论
1.1 课题研究背景与意义
1.2 双离合器自动变速器的国内外发展及现状
1.3 DCT的国内外研究现状
1.3.1 行驶环境/驾驶意图识别研究现状
1.3.2 挡位决策研究现状
1.3.3 换挡过程控制研究现状
1.4 目前研究存在的问题总结
1.4.1 驾驶意图/行驶环境识别研究方面
1.4.2 挡位决策研究方面
1.4.3 换挡过程控制研究方面
1.5 本文的主要研究思路与内容
2 基于数据挖掘方法的驾驶意图识别
2.1 引言
2.2 试验数据小波去噪
2.3 聚类特征选取
2.4 驾驶意图聚类
2.4.1 K-means与二分K-means算法
2.4.2 聚类方法对比与评价
2.4.3 聚类结果分析
2.5 基于MGHMM模型的驾驶意图识别
2.5.1 多维高斯隐氏马尔科夫建模
2.5.2 MGHMM模型验证
2.6 本章小结
3 考虑燃油经济性的动态规划挡位优化
3.1 引言
3.2 短期车速信息预测
3.2.1 基于马尔科夫模型的车速预测
3.2.2 基于遗传算法(GA)优化的BP神经网络车速预测
3.2.3 两种车速预测方法的对比
3.3 动态规划挡位决策
3.3.1 基于车速预测的DP挡位决策实现
3.3.2 标准工况下不同DP挡位决策方法对比
3.4 传统两参数换挡规律制定
3.4.1 最佳动力性换挡规律
3.4.2 最佳经济性换挡规律
3.4.3 DCT系统换挡仿真模型
3.4.4 换挡规律仿真模型验证
3.5 四种换挡方法的性能对比分析
3.5.1 燃油经济性对比分析
3.5.2 动力性对比分析
3.6 本章小结
4 不同驾驶意图和坡度下的数据化挡位智能决策
4.1 引言
4.2 基于支持向量机提取两参数换挡规律
4.2.1 不同挡位点的分布
4.2.2 基于支持向量机算法提取换挡规律
4.3 不同驾驶意图下基于粒子群算法的挡位决策优化
4.3.1 粒子群算法简介及参数设定
4.3.2 挡位决策优化的流程及目标函数
4.3.3 不同驾驶意图下挡位决策优化结果
4.4 基于坡度的挡位决策二次优化
4.4.1 坡度构建
4.4.2 基于坡度识别的换挡序列修正
4.5 基于LSTM模型的挡位智能决策
4.5.1 LSTM模型简介
4.5.2 LSTM与BP神经网络数据化挡位智能决策对比
4.6 本章小结
5 基于支持向量机算法的换挡过程智能控制
5.1 引言
5.2 换挡过程离合器最优转矩数据获取
5.2.1 换挡过程离合器的初始转矩数据
5.2.2 离合器转矩数据的傅里叶拟合
5.2.3 基于遗传算法的离合器转矩数据优化
5.3 基于支持向量机算法的离合器转矩智能预测
5.4 离合器转矩智能预测的试验分析
5.5 本章小结
6 全文总结与展望
6.1 论文主要研究工作与结论
6.2 论文主要创新点及后续工作的展望
6.2.1 论文的主要创新点
6.2.2 继续研究方向
参考文献
附录
A.作者在攻读学位期间发表的论文目录
B.作者在攻读学位期间参加的科研项目
C.学位论文数据集
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于支持向量机的水稻叶面积测定[J]. 孙玉婷,杨红云,王映龙,周琼,孙爱珍,杨文姬. 江苏农业学报. 2018(05)
[2]面向低能耗的纯电动汽车两挡变速系统综合换挡规律[J]. 李聪波,陈睿杰,李月,单亚帅. 中国机械工程. 2018(15)
[3]双离合自动变速汽车坡道挡位优化研究[J]. 孔慧芳,邓志巧. 计算机测量与控制. 2017(08)
[4]基于多目标遗传算法的纯电动汽车AMT综合换挡规律研究[J]. 宋强,叶山顶,李伟聪,高朋,李易庭,黄宜山. 汽车工程学报. 2017(01)
[5]双湿式离合变速箱升挡过程循环功率抑制方法探究[J]. 曲思宇,陈漫,刘继凯,高耸. 机械传动. 2016(10)
[6]我国车企DCT双离合变速器开发现状分析[J]. 王泽学. 时代农机. 2016(05)
[7]基于车联网数据挖掘的营运车辆驾驶速度行为聚类研究[J]. 孙川,吴超仲,褚端峰,杜志刚,田飞. 交通运输系统工程与信息. 2015(06)
[8]基于驾驶员类型识别的双离合自动变速器换挡规律研究[J]. 刘玺,何仁,程秀生. 农业工程学报. 2015(20)
[9]基于双层隐马尔可夫模型的重型车辆行驶状态辨识方法研究[J]. 朱天军,孔现伟,李彬. 兵工学报. 2015(10)
[10]双离合自动变速器特殊工况下换挡规律的智能在线修正研究[J]. 张炳力,王伦珍. 汽车工程. 2015(06)
博士论文
[1]重卡AMT自动换挡策略及关键参数研究[D]. 丛晓妍.山东大学 2017
[2]基于客观评价的双离合器自动变速器换挡控制技术研究[D]. 付尧.吉林大学 2015
硕士论文
[1]基于动态规划的汽车自动变速器换挡规律优化设计[D]. 李哲.长春工业大学 2018
[2]车辆双离合自动变速器挡位实时优化与智能决策技术研究[D]. 徐聪.江苏大学 2018
[3]计及路况信息影响机理的插电式混合动力汽车能量管理策略研究[D]. 李杰.重庆大学 2018
[4]考虑实时交通信息的插电式混合动力汽车预测能量管理策略研究[D]. 陈达奇.重庆大学 2018
[5]面向PHEV能量管理的短期工况预测与长期交通信息生成技术研究[D]. 高俊.重庆大学 2018
[6]个性化驾驶员建模及其在换挡规律整定中的应用[D]. 张俊.浙江大学 2018
[7]基于分层HMM和AR模型的重型车辆侧翻预警方法研究[D]. 陈敏.东南大学 2015
[8]基于驾驶员意图的AMT换挡控制策略研究[D]. 张苏文.重庆大学 2014
[9]双离合变速器换挡规律分析及仿真[D]. 李静.合肥工业大学 2012
[10]湿式DCT换挡规律与离合器控制的研究[D]. 胡福建.合肥工业大学 2012
本文编号：3672244
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