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             江门江海区登高车出租,   江门江海区登高维修车出租,   江门江海区登高安装车出租      智能换挡规律在国外智能换挡规律研究??       认为换挡规律的制定应考虑两方面因素，即发动机工作状况和驾驶员的意图。发动机工作状况的换挡控制参数为发动机负载和车速。基于驾驶员意图的换挡控制参数为油门开度和制动踏板力。对这两种控制方式均使用一级模糊控制逻辑，分别得到发动机工作状况和驾驶员意图的二级模糊控制输入量，而挡位信号为二级模糊输出量，这样就建立了发动机工作状况、驾驶员意图与换挡决定间的模糊关系，构成模糊换挡规律。然而这样的模糊控制模型过于灵敏，造成换挡频繁，对可靠性不利。

     

             介绍了一种HEV中AMT变速比和换挡规律设计的优化算法。优化问题使用了遗传算法，自适应函数中考虑了HEV燃油消耗量和尾气排放的权重，约束条件为车辆行驶性能。为了使换挡规律和变速比最优，进行了数个道路状况的遗传算法优化过程，特别是道路拥挤时的工况。]提出针对AT的模糊神经网络换挡规律控制技术。   对于智能换挡规律的研究呈现出井喷式发展的情况， 基于径向基函数（RBF）神经网络，指出了RBF比BP神经网络的优点在于RBF为BP的变化形式，RBF网络在收敛速度，分类能力及逼近能力等方面均优于BP网络，且不存在局部最小问题，已成为取代BP网络的另一种前向神经网络，并基于此进行了油门、车速、加速度三参数换挡规律的研究。

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             提出挡位决策方法分为两大类，在选定换挡控制参数后，按照某些性能指标最优的原则求解换挡规律；或利用驾驶员的驾驶经验及本领域的专家知识形成换挡控制规则。并提出AT、工程车辆模糊换挡方法不能应用于动力中断AMT上，需采用神经网络或FNN控制方法解决换挡规律的问题。  基于改进后的模糊控制理论，进行了工程车辆双参数换挡规律的研究，进行了基于三参数的类似研究。  根据油门车速双参数，分别设计升挡模糊控制器和将挡模糊控制器。当加速度为正时，升挡控制器控制换挡；加速度为负时，将挡控制器控制换挡。  应用GRNN进行AMT换挡规律的研究，指出对于人工神经网络来说，AMT的换挡规律就是一个简单的非线性映射分类问题，且方便在线学习。

            提出当前智能挡位决策方法有：基于模糊逻辑和专家知识的挡位决策方法；基于神经网络理论的挡位决策方法；基于模糊逻辑的综合智能挡位决策方法。指出模糊神经网络的发展前景，并基于Takagi-Sugeno模型建立油门车速双参数换挡规律。 在重庆大学研究的基础上，研究了将控制算法更改为基于模糊控制的三参数换挡规律。另外，吉林大学以工程车辆AT换挡规律作为研究对象，进行了一系列颇有成果的研究。采用双参数，并着重采用三参数，对工程车辆的换挡规律进行了研究。针对工程车辆特殊的行驶工况，选取的三参数也不尽相同，包括涡轮转速、发动机转速、油门开度；油门开度、负载系数、车速；油门开度、工作油泵压力、车速等。期间也进行了基于四参数（油门开度、负载系数、车速、工作油泵压力）换挡规律的研究探索。近期逐渐将智能控制应用到该项研究中来，主要的控制算法有11BP神经网络Levenberg-Marquardt优化算法，有效减少了迭代次数；模糊智能控制；Fletcher-Reeves共轭梯度法改进型BP神经网络等。

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