[发明专利]一种拥堵工况辨识与自动变速换挡修正系统及其方法

摘要

本发明公开一种拥堵工况辨识与自动变速换挡修正系统及其方法，其特征是包括信号处理模块、拥堵工况辨识模块、换挡修正模块和电磁阀驱动模块，信号处理模块包括训练样本获取模块和辨识样本获取模块，拥堵工况辨识模块包括T‑S模糊神经网络训练模块和T‑S模糊神经网络辨识模块；通过采集传感器信号并进行计算处理，获得训练样本和辨识样本，并对T‑S模糊神经网络辨识系统进行训练、拥堵工况辨识和分级，根据拥堵级别对自动变速基本换挡规律进行修正。本发明能有效辨识拥堵工况并进行自动变速换挡修正，避免拥堵工况时频繁换档，减少换档执行部件和制动系统的磨损。

主权项

1.一种拥堵工况辨识与自动变速换挡修正系统，是应用于包含传感器模块和电磁阀组的自动变速器中，所述传感器模块包括：节气门开度传感器、制动踏板传感器、车速传感器和档位传感器；其特征是，所述拥堵工况辨识与自动变速换挡修正系统包括：信号处理模块、拥堵工况辨识模块、换挡修正模块和电磁阀驱动模块；所述信号处理模块包括：训练样本获取模块和辨识样本获取模块；所述拥堵工况辨识模块包括：T‑S模糊神经网络训练模块和T‑S模糊神经网络辨识模块；所述训练样本获取模块在训练样本周期内采集所述节气门开度传感器、制动踏板传感器和车速传感器输出的信号并进行计算处理，获得训练样本周期内由平均节气门开度、制动次数和行驶里程构成的训练样本，并发送至所述T‑S模糊神经网络训练模块；所述辨识样本获取模块在辨识样本周期内采集所述节气门开度传感器、制动踏板传感器和车速传感器输出的信号并进行计算处理，获得辨识样本周期内由平均节气门开度、制动次数和行驶里程构成的辨识样本，并发送至所述T‑S模糊神经网络辨识模块；所述T‑S模糊神经网络训练模块根据所接收的训练样本，对T‑S模糊神经网络进行训练，直到误差不超过所设定的阈值时，得到训练好的T‑S模糊神经网络辨识模型；所述T‑S模糊神经网络辨识模块利用所述训练好的T‑S模糊神经网络模型对所接收到的辨识样本进行拥堵工况辨识，并将辨识得到的拥堵工况级别输出至所述自动变速器的换挡修正模块；所述拥堵工况级别分为一级拥堵、二级拥堵和三级拥堵；所述换挡 修正模块采集所述档位传感器、节气门开度传感器、车速传感器、制动踏板传感器输出的信号，得到当前拥堵工况，并根据所接收的拥堵工况级别，将所述拥堵工况分为一级拥堵、二级拥堵和三级拥堵；再根据基本换挡规律计算得到当前档位；然后对基本换挡规律进行修正，得到车辆自动变速换挡修正策略并转换为换挡修正指令输出至所述电磁阀驱动模块，由所述电磁阀驱动模块控制所述电磁阀组执行换挡修正操作；所述车辆自动变速换挡修正策略为：若当前拥堵工况处于一级拥堵工况，则对当前档位降一档；若当前拥堵工况处于二级拥堵工况，则对当前档位降二档；若当前拥堵工况处于三级拥堵工况，则将当前档位钳制在一档。