两挡 AMT无动力中断换挡协调控制研究

针对一种纯电动汽车用离合器后置式二挡机械式自动变速器(AMT),提出将同步器布置于变速器第二轴的方案,通过离合器和同步器的切换控制实现无动力中断换挡.为使换挡过程中变速器输出扭矩变化平顺,综合考虑冲击度与滑摩功等换挡性能指标,针对换挡过程的不同阶段,采用相应的换挡协调控制策略:扭矩相时驱动电机扭矩保持不变,同时协调控制离合器扭矩;惯性相时分别采用PID、自适应模糊PID控制电机扭矩使离合器转速差跟踪目标轨迹.基于Matlab/Simulink建立整车纵向动力学模型并进行仿真试验.结果表明:所制定的换挡协调控制策略是有效的,相较于惯性相时采用PID控制离合器转速差,采用自适应模糊PID控制能有效改善换挡品质,换挡过程中最大冲击度和滑摩损失都有所减小,变速器输出扭矩变化平顺无动力中断,整车舒适性有较大提高.     

无动力中断机械式变速器的换挡特性

分析了无动力中断机械式变速器的换挡原理,建立了换挡过程的动力学模型,设计了针对该变速器的基于离合器扭矩容量预先控制的换挡策略.基于Matlab/Simulink软件,建立了该变速器的仿真模型,并以包括冲击度和滑磨功两个参量在内的最优换挡品质为目标,应用单纯形法和遗传算法等对换挡过程中节气门开度的控制参数进行了优化.仿真...     

纯电动汽车两挡变速器优化设计

基于动力参数匹配,优化设计纯电动汽车的传动比是提升其动力性能的关键一环.以某纯电动汽车为研究对象,对其驱动电机进行参数匹配.以整车动力性最优为目标,运用遗传算法优化设计变速器传动比;选取齿轮参数,建立齿轮轴系的三维模型,利用RecurDyn对其进行动力学仿真.仿真结果表明,齿轮参数的选取满足传动比优化结果.     

电动汽车动力保持型机械式自动两挡变速器仿真与试验

该文以实现动力不中断的高效动力传动系统为基本目标,对一种适用于电动汽车的动力保持型机械式自动两挡变速器进行了仿真与试验研究。该变速器主要由单排行星齿轮系统、膜片弹簧式离合器以及鼓式制动器构成,旨在解决换挡过程中的动力中断问题。该文建立了一个采用新型变速器的纯电动汽车前置前驱传动系统动力学模型。在MATLAB/Simulink环境下,搭建了一个纯电动车整车仿真模型。该模型用来进行分析、选定变速器的基本参数,研制出一台变速器功能样机。该仿真模型适合于实时仿真与试验,在试验过程中可以灵活地改变调整各种参数。根据新型变速器试验的需求,该文建立了一个变速器硬件在环仿真平台,搭建了一个变速器样机的试验台,进行实时仿真和台架试验。仿真和试验结果表明:该变速器解决了在换挡过程中存在的动力中断问题,使驱动电机工作在高效区间,提高了纯电动汽车的动力性和经济性。     

机械式自动变速器动力中断研究进展及解决方案

阐述了机械式自动变速器固有缺陷产生的原因以及对车辆驾驶性能的影响;总结了目前国内外针对定轴式变速器动力中断问题的研究进展及方案,并在此基础上提出有源动力补偿以及无源动力补偿的概念;最后总结了机械式自动变速器未来发展趋势.     

基于backstepping方法的两轮移动机器人轨迹跟踪控制

主要利用backstepping方法实现对两轮移动机器人基于动力学模型的控制系统设计与轨迹跟踪.首先,利用牛顿-欧拉公式对两轮移动机器人进行动力学建模;其次对两轮移动机器人的动力学模型进行解耦;最后,利用backstepping方法完成了对移动机器人的轨迹跟踪控制.数值仿真验证了backstepping控制方法的有效性...     

高超声速无动力滑翔三维轨迹规划方法

轨迹规划是进行高超声速滑翔飞行器任务设计以及提高制导方法适应性的有效途径. 定义了目标平面坐标系,并将该坐标系作为参考坐标系推导了归一化能态方程. 该方程具有定积分区间的优点,并可用状态直接表征横程和纵程. 基于该方程提出了纵向轨迹规划方法和侧向轨迹规划方法,并考虑轨迹横向曲率,提出了结合纵向轨迹规划方法和侧向轨迹规划方法的三维轨迹规划方法. 仿真计算结果表明该方法可快速、精确地完成高超声速滑翔飞行器的滑翔轨迹规划.      

电动汽车两挡自动变速器噪声分析与优化

基于某款电动汽车两挡自动变速器,以齿面载荷分布和齿轮传递误差为优化目标,对比分析齿轮微观修形对电动汽车两挡自动变速器振动噪声的影响.建立电机转子-变速器刚柔耦合动力学模型,以变速器轴承处的振动加速度为激励,计算变速器在额定工况下的近声场辐射噪声云图和辐射声功率.结果表明,齿轮修形后变速器辐射噪声得到较好抑制,对指导变速器的优化和降低变速器的振动具有参考意义.     

基于深度强化学习的水下机器人最优轨迹控制

为了实现水下机器人在跟踪复杂轨迹时具有出较高的精度和稳定性,提出了利用深度强化学习实现水下机器人最优轨迹控制的方法:首先,建立基于2个深度神经网络（Actor网络和Critic网络）的水下机器人控制模型,其中Actor网络用来选择动作,Critic网络用来评估Actor网络的训练结果;其次,构造合适的奖励信号使得深度强化学习算法适用于水下机器人的动力学模型;最后,提出了基于奖励信号标准差的网络训练成功评判条件,使得水下机器人在确保精度的同时保证稳定性. 仿真实验结果表明：在解决一定精度内的水下机器人复杂轨迹跟踪问题时,该算法与传统PID控制算法相比具有更优的性能.     

两挡电动汽车动力传动系统的参数设计

在一款采用固定速比减速器的电动汽车的基础上,改用两挡变速传动方案,对驱动电机进行参数匹配设计,并设计了不带离合器的两挡自动变速器。为了提高电机工作效率,对传动系统的速比进行了以整车动力性要求为约束、以ECE(欧洲城市经济)循环工况下电机能量消耗最小为目标的优化设计,制定了以电机高效运行为原则的换挡控制策略,并与采用固定速比减速器的电动汽车进行了ECE运行循环下的能耗和续驶里程的对比。结果表明,整车能耗降低了6.6%,续驶里程延长了7.1%。     

基于机械式变速器脱挡故障分析与预防

脱挡是汽车变速器的常见故障之一,笔者从机械式变速器脱挡故障现象入手,从整车和变速器两方面对脱挡故障展开分析,并提出了预防解决措施,提升机械式变速器可靠性能。     

混合动力公交客车自动机械变速器最优换档决策

混合动力汽车与传统车有很大区别,目前的混合动力AMT多采用传统的单参数或双参数换档规律,难以充分发挥混合动力的优势。基于简化后混合动力系统模型,建立了混合动力客车燃油经济性、排放性最优和换档频率较低的目标泛函,并设计了基于动态规划的新型求解算法。最后得出了在中国典型城市公交循环工况下的最优换档决策序列。在中国典型城市公交工况下分别使用传统双参数和基于动态规划的换档决策进行仿真和实车试验,结果表明混合动力公交客车应用最优换档决策序列后,其燃油经济性有了明显提高,换档次数明显减少。     

基于机械自动变速器的电动变速驱动转矩控制最优换档策略

对机械自动变速器(Automatic Mechanical Transmission,AMT)的电动变速驱动单元(Electric Transmission Driver,ETD)在不同换档工况下的输入转矩控制换档策略进行了深入研究,并进行了实车道路试验.试验结果表明,装备电动变速驱动单元的混合动力汽车的换档质量、行驶平顺性和乘坐舒适性比装配传统AMT的原型车得到了较大提升.     

基于边际效应全局最优的队列控制方法

为了解决网络节点在进行数据传输过程中的冲突拥塞,针对队列控制方法存在的问题,提出了一种基于经济学中边际效应全局最优的队列管理机制.在这种机制中会兼顾数据流之间的公平性和优先级,在二者中寻找到最佳的平衡点.通过在合理的范围内设定不同业务用户的满意度和结点提供的带宽之间存在边际效应,平衡公平性和优先级之间的矛盾,达到使全局满意度最高的带宽分配方案.实验结果表明,提出的分配带宽的方案能使全局满意度达到最大值.     

两挡纯电动汽车动力总成悬置系统优化设计

为了提高电驱动动力总成在行驶过程中的性能,对某款小型纯电动轿车配置的电驱动2AMT动力总成悬置系统进行了优化设计。基于ADAMS多体系统软件,建立了电驱动2AMT总成悬置系统的六自由度振动模型,并进行了系统模态分析和载荷工况下的变形仿真,根据分析结果,以提高解耦率为优化目标,选取悬置三向刚度作为设计变量,利用粒子群遗传(PSO-GA)混合算法,对悬置系统进行了优化设计。仿真结果表明,优化后悬置系统的解耦率可以满足设计要求。     

两挡纯电动汽车动力总成悬置系统优化设计

为了提高电驱动动力总成在行驶过程中的性能,对某款小型纯电动轿车配置的电驱动2AMT动力总成悬置系统进行了优化设计。基于ADAMS多体系统软件,建立了电驱动2AMT总成悬置系统的六自由度振动模型,并进行了系统模态分析和载荷工况下的变形仿真,根据分析结果,以提高解耦率为优化目标,选取悬置三向刚度作为设计变量,利用粒子群遗传（PSO-GA）混合算法,对悬置系统进行了优化设计。仿真结果表明,优化后悬置系统的解耦率可以满足设计要求。     

基于无模型自适应控制算法的机械臂轨迹跟踪控制

机械臂控制研究领域目前研究的热点分为目标点的位置控制和运动轨迹跟踪两方面.目标位置点的控制重点在于对末端执行器的位置点位的控制,对中间各个轴的运动过程并不关心;轨迹控制的重点在于通过各个轴的力矩控制来使其运行过程更加连续,更好地实现工作要求.针对机械手控制过程中总是存在不确定的情况,利用基于紧格式无模型自适应控制算法分...     

基于Udwadia-Kalaba方法的全向移动机器人轨迹跟踪控制

针对三轮全向移动机器人的轨迹跟踪控制问题,文章提出一种基于Udwadia-Kalaba(U-K)方程的约束跟踪控制方法.根据牛顿力学构建无轨迹约束时的移动机器人动力学模型;基于U-K理论,将期望运动轨迹抽象为一种虚拟约束施加在系统上,并将该约束转化为Pfaffian标准形式,再通过U-K基本方程获得满足期望轨迹要求的控...     

基于Backstepping方法的车式移动机器人轨迹追踪控制

针对四轮车式移动机器人的运动学模型,首先利用一个正则坐标变换,将误差系统转换为一个非线性串联系统的形式;然后利用Backstepping方法,在两轮移动机器人追踪控制律设计过程的基础上,构造了四轮移动机器人追踪系统的Lyapunov函数,并通过使该Lyapunov函数负定,计算得到了针对四轮移动机器人轨迹追踪控制器,并证明了该类型移动机器人在所得控制器作用下,能实现对给定目标的全局渐近追踪;最后利用提出的控制器,通过四轮移动机器人对直线和圆周2种轨迹追踪的仿真实验,验证了该控制器在四轮车式移动机器人轨迹追踪控制中的有效性.