一种适用于换挡规律多性能综合优化的驾驶意图识别方法与流程

文档序号:11150631阅读:523来源:国知局
一种适用于换挡规律多性能综合优化的驾驶意图识别方法与制造工艺

本发明涉及汽车自动变速器技术领域,尤其涉及可以用于有级式自动变速器换挡规律多性能指标综合优化的驾驶意图识别方法。



背景技术:

汽车有级自动变速器包括液力自动变速器(AT)、电控机械式自动变速器(AMT)及双离合器自动变速器(DCT)等具有固定数量挡位的自动变速器。作为有级自动变速器核心技术环节之一的换挡规律,定义了自动变速器挡位决策的控制参数以及由这些参数所确定的换挡时机(换挡点),对整车的动力性、经济性和排放性能有重要影响。基于驾驶操纵特征和车辆运行状态信息的驾驶意图识别、并在换挡规律中合理体现不同驾驶员对换挡性能的期望以适应个性化驾驶风格,是自动变速技术发展的必然要求。目前对驾驶意图的识别方法多采用模式分类法和贝叶斯估计法,利用驾驶员决策行为的混合特征,通过离散模型和连续子系统的行为估计参数来跟踪瞬时离散状态,从而实现驾驶意图的识别,以及采用粒子滤波递归逼近状态概率分布的模糊逻辑模型,通过估计下一时刻的行驶状态来识别驾驶意图,从而预测驾驶员路径选择。然而,现有的驾驶意图识别方法由于缺乏有效手段将驾驶意图识别结果应用于体现驾驶风格的换挡规律计算,难以满足对自动换挡的个性化要求。



技术实现要素:

本发明目的是为了解决现有驾驶意图识别方法的以上不足,提供一套适用于换挡规律多性能指标综合优化的驾驶意图识别方法,旨在综合考虑整车动力性、经济性以及排放指标,将根据驾驶操纵特征参数和车辆运行状态信息识别驾驶员的性能期望,用于对换挡规律的优化,从而使装备有级自动变速器的汽车在实现个性化换挡的基础上使动力性、燃油经济性和排放性能达到综合最优。

一种适用于换挡规律多性能指标综合优化的驾驶意图识别方法,包括以下步骤:

采用动力性期望模糊推理器和经济性期望模糊推理器分别对驾驶员的动力性期望和经济性期望进行量化,并在对驾驶员的动力性期望和经济性期望进行量化的基础上确定排放性能期望;针对动力性期望和经济性期望模糊推理器的构造,分别确定模糊推理器的输入参数和模糊推理器的输出参数,然后确定各输入、输出参数的隶属函数,最后建立经济性期望模糊推理规则库、动力性期望模糊推理规则库;以各性能期望量化值为加权系数,构造作为换挡规律多性能指标综合优化目标函数的换挡性能综合评价函数;

所述的在对驾驶员的动力性期望和经济性期望进行量化的基础上确定排放性能期望,是指所有排放性期望量化值与动力性期望量化值和经济性期望量化值之和为1,且各排放性能指标的期望量化值均取相同的值;

所述的模糊推理器的输入参数,是指油门开度、油门开度变化率和发动机转速;所述的模糊推理器的输出参数,针对动力性和经济性期望模糊推理器分别为动力性期望和燃油经济性期望的量化值,取值范围均为[0,1];

所述的确定各输入、输出参数的隶属函数,是根据优秀驾驶员的操作经验确定油门开度、油门开度变化率、发动机转速以及输出的驾驶员对动力性和燃油经济性的期望值的模糊子集和论域,并确定表示各参数的各模糊语言对应的隶属度;

所述的建立模糊推理规则库,是根据优秀驾驶员的操作经验、专家知识以及发动机特性,以油门开度、油门开度变化率以及发动机转速为输入,驾驶员对动力性和经济性的期望量化值为输出,建立动力性期望模糊推理规则和经济性期望模糊推理规则;

所述的以各性能期望量化值为加权系数,构造作为换挡规律多性能指标综合优化目标函数的换挡性能综合评价函数,是指将动力性、经济性和各排放性能期望的量化值,分别与归一化后的动力性分目标函数、经济性分目标函数和各排放性能分目标函数相乘,然后采用线性加权方法累加求和作为换挡性能综合评价函数;最后采用适当的方法对换挡规律进行多性能指标综合优化。

所述油门开度α分为5个模糊子集,其模糊语言为:{很小(VS),小(S),中(M),大(B),很大(VB)};

所述门开度变化率dα/dt分为5个模糊子集,其模糊语言为{负大(NB),负小(NS),保持(0),正小(PS),正大(PB)};

所述发动机转速ne分为5个模糊子集,其模糊语言为{很小(VS),小(S),中(M),大(B),很大(VB)};

所述驾驶员对动力性和经济性的期望值均分为7个模糊子集,其模糊语言均为{很差(VB),差(B),较差(LB),中(Z),较高(LH),高(H),很高(VH)};

所述动力性期望模糊推理规则库中的动力性期望推理规则为125条,见下表

所述经济性期望模糊推理规则库中的经济性期望推理规则为125条,见下表

将所述油门开度及其变化率、发动机转速在其论域内等分并构造输入组合:油门开度分别取20%、40%、60%、80%和100%;油门开度变化率分别取-8、-4、0、4和8;发动机转速分别取1500、2500、3500、4500和5500;共125种输入组合;然后针对每一种输入组合,分别调用动力性和经济性期望模糊推理器,计算出动力性期望量化值和经济性期望量化值;驾驶员对排放性指标的期望值即排放性期望量化值按下式计算

ωco=ωhc=ωnox=(1-ωdfc)/3

式中,ωco、ωhc、ωnox以及ωd和ωfc分别表示一氧化碳排放量、碳氢化合物排放量、氮氧化物排放量、动力性和经济性期望量化值(即加权系数)。

所述动力性分目标函数fd(ua)采用同一油门开度下相邻两挡加速度之差的绝对值表示,如下式所示

式中,ua为车速,为行驶加速度,i表示挡位。

所述经济性分目标函数ffc(ua)采用同一油门开度下相邻两挡燃油消耗率之差的绝对值表示,如下式所示

ffc(ua)=|bei-be(i+1)|

式中,be为发动机的燃油消耗率,i表示挡位,ua为车速。

所述各排放性能分目标函数采用同一油门开度下相邻两挡污染物比排放量之差的绝对值表示,CO、HC和NOx排放目标函数分别如下所示

fco(ua)=|bcoi-bco(i+1)|

fhc(ua)=|bhci-bhc(i+1)|

fnox(ua)=|bnoxi-bnox(i+1)|

式中,bco、bhc、bnox分别为CO、HC和NOx比排放量,i表示挡位。

上述各个分目标函数值按以下公式做归一化处理,转换到[0,1]的范围内,归一化公式如下

式中,x′表示归一化后的数据,x为样本原始数据,xmax为样本数据中的最大值,xmin为样本数据中的最小值;

所述采用线性加权方法按以下公式构造多性能指标综合评价函数f(ua),

式中,fd'(ua)、ff'c(ua)、f'co(ua)、f'hc(ua)、f'nox(ua)分别为归一化后的动力性分目标函数,经济性分目标函数,CO、HC和NOx排放分目标函数;ωd、ωfc、ωco、ωhc、ωnox分别为动力性分目标函数、经济性分目标函数、CO排放分目标函数、HC排放分目标函数以及NOx排放分目标函数的加权系数;

所述对换挡规律进行多性能指标综合优化采用的适当方法为模拟退火算法或遗传算法,以得到125种多性能指标综合优化的换挡规律。

与现有技术相比,本发明的有益效果是:在采用本发明技术方案得到的在动力性、经济性以及排放性期望量化值的基础上制定的汽车有级自动变速器换挡规律,能够在体现驾驶员驾驶意图的基础上使整车动力、经济和排放综合性能达到最优,解决了目前有级自动变速器换挡规律主要考虑使动力性、经济性或排放性三者其中某单一性能最优的不足,也使得自动换挡更加个性化;且能弥补现有技术对驾驶意图简单分类的不足。

附图说明

图1是用于换挡规律多性能指标综合优化的驾驶意图识别方法的总体方案;

图2是动力性期望模糊推理器示意图;

图3是经济性期望模糊推理器示意图;

图4是油门开度隶属度函数;

图5是油门开度变化率隶属函数;

图6是发动机转速隶属函数;

图7是动力性和经济性期望值隶属函数;

图8是换挡性能综合评价函数构造方法示意图;

图9是多性能指标综合最优换挡规律示例一;

图10是多性能指标综合最优换挡规律示例二;

具体实施方式

下面结合附图、结合某5挡电控机械式自动变速器(AMT)换挡规律多性能综合优化中驾驶意图识别方法的运用,对本发明作进一步的说明。

图1是用于有级自动变速器换挡规律多性能指标综合优化的驾驶意图识别方法的总体方案,采用模糊推理器对驾驶员的动力性期望和经济性期望进行量化,并在对驾驶员的动力性期望和经济性期望进行量化的基础上确定排放性能期望。针对动力性期望和经济性期望模糊推理器的构造,分别确定模糊推理器的输入参数和模糊推理器的输出参数,然后确定各输入、输出参数的隶属函数,最后建立经济性、动力性期望模糊推理规则库。以各性能期望量化值为加权系数,构造作为换挡规律多性能指标综合优化目标函数的换挡性能综合评价函数。

图2是动力性期望模糊推理器示意图,油门开度、油门开度变化率及发动机转速经模糊化后作为模糊推理器的输入参数,动力性期望作为模糊推理器的输出参数,在确定各输入、输出参数的隶属函数的基础上建立动力性期望模糊推理规则库,去模糊化后,输出动力性期望量化值。

图3是经济性期望模糊推理器图,油门开度、油门开度变化率及发动机转速经模糊化后作为模糊推理器的输入参数,经济性期望为模糊推理器的输出参数,在确定各输入、输出参数的隶属函数的基础上建立经济性期望模糊推理规则库,去模糊化后,输出经济性期望量化值。

针对动力性期望模糊推理器:输入参数为油门开度、油门开度变化率和发动机转速;输出参数为动力性期望的量化值,取值范围为[0,1]。

针经济性期望模糊推理器:输入参数为油门开度、油门开度变化率和发动机转速;输出参数为经济性期望的量化值,取值范围为[0,1]。

而输出的排放性能期望的量化值是在对驾驶员的动力性期望和经济性期望进行量化的基础上确定的,分别为一氧化碳排放量化值、碳氢化合物排放量化值和氮氧化物排放量化值,各排放性能指标的期望量化值均取相同的值,且所有排放性能期望的量化值与动力性量化值和经济性期望量化值之和为1。

图4是油门开度隶属函数示意图。油门开度分为5个模糊子集,其模糊语言为:{很小(VS),小(S),中(M),大(B),很大(VB)},图中横坐标表示油门开度各模糊语言的论域范围,纵坐标表示油门开度各模糊语言对应的隶属度。

图5是油门开度变化率隶属函数示意图。油门开度变化率分为5个模糊子集,其模糊语言为{负大(NB),负小(NS),保持(0),正小(PS),正大(PB)},图中横坐标表示油门开度变化率各模糊语言的论域范围,纵坐标表示油门开度变化率各模糊语言对应的隶属度。

图6是发动机转速隶属函数示意图。发动机转速分为5个模糊子集,其模糊语言为{很小(VB),小(S),中(M),大(B),很大(VB)},图中横坐标表示发动机转速各模糊语言的论域范围,纵坐标表示发动机转速各模糊语言对应的隶属度。

图7是动力性和经济性期望值隶属函数示意图。驾驶员对动力性和经济性的期望值均分为7个模糊子集,其模糊语言均为{很差(VB),差(B),较差(LB),中(Z),较高(LH),高(H),很高(VH)},图中横坐标表示动力性和经济性期望值各模糊语言的论域范围,纵坐标表示动力性和经济性期望值各模糊语言对应的隶属度。

下表是动力性期望模糊推理规则表,是根据驾驶员的操作经验、专家知识和发动机特性制定的。本实施例制定了125条动力性期望模糊推理规则,

部分推理规则的描述如下:

R1:IFα=VS AND dα/dt=NB AND ne=VS THENωd=LB;

R2:IFα=VS AND dα/dt=NB AND ne=S THENωd=LB;

……

R125:IFα=VB AND dα/dt=PB AND ne=VB THENωd=H.

以第一条规则为例,其含义是当油门开度很小、油门开度变化率负大、发动机转速很小时,推理结果为驾驶员对动力性的期望较低。

下表是经济性期望值模糊推理规则表,是根据驾驶员的操作经验、专家知识和发动机特性制定。本实施例制定了125条经济性期望模糊推理规则,

部分推理规则的描述如下:

R1:IFα=VS AND dα/dt=NB AND ne=VS THENωfc=Z;

R2:IFα=VS AND dα/dt=NB AND ne=S THENωfc=Z;

……

R125:IFα=VB AND dα/dt=PB AND ne=VB THENωfc=VB.

以第一条规则为例,其含义是当油门开度很小、油门开度变化率负大、发动机转速很小时,推理结果为驾驶员对经济性的期望为中等。

在本实施例中,将油门开度及其变化率、发动机转速在其论域内等分并构造输入组合,具体地,油门开度分别取20%、40%、60%、80%和100%;油门开度变化率分别取-8、-4、0、4和8;发动机转速分别取1500、2500、3500、4500和5500;共125种输入组合。然后针对每一种输入组合:分别调用动力性和经济性期望模糊推理器,计算出动力性和经济性期望值;驾驶员对排放性指标的期望值按下式计算

ωco=ωhc=ωnox=(1-ωdfc)/3

式中,ωco、ωhc、ωnox以及ωd和ωfc分别表示一氧化碳排放量、碳氢化合物排放量、氮氧化物排放量、动力性和经济性期望值(即加权系数)。

下面结合某5挡电控机械式自动变速器(AMT)换挡规律多性能综合优化优化,进一步说明本发明驾驶意图识别方法的运用。

图8是换挡性能综合评价函数构造方法示意图,首先分别构造汽车动力性、燃油经济性和排放性能的评价函数,即动力性分目标函数、经济性分目标函数和各排放性能分目标函数,然后对三类分目标函数进行归一化处理,最后采用线性加权方法构造可用于有级自动变速器换挡规律优化的换挡性能综合评价函数(即多性能指标综合评价函数)。

本实施例中,动力性分目标函数采用同一油门开度下相邻两挡加速度之差的绝对值表示,如下式所示

式中,ua为车速,为行驶加速度,i表示挡位。

本实施例中,经济性分目标函数采用同一油门开度下相邻两挡燃油消耗率之差的绝对值表示,如下式所示

ffc(ua)=|bei-be(i+1)|

ffc(ua)=|bei-be(i+1)|

式中,be为发动机的燃油消耗率,i表示挡位。

本实施例中,各排放性能分目标函数采用同一油门开度下相邻两挡污染物比排放量之差的绝对值表示,CO、HC和NOx排放目标函数分别如下所示

fco(ua)=|bcoi-bco(i+1)|

fhc(ua)=|bhci-bhc(i+1)|

fnox(ua)=|bnoxi-bnox(i+1)|

式中,bco、bhc、bnox分别为CO、HC和NOx比排放量。

本实施例中,采用极差法对各个分目标函数值做无量纲化处理,转换到[0,1]的范围内。归一化公式如下

式中,x′表示归一化后的数据,x为样本原始数据,xmax为样本数据中的最大值,xmin为样本数据中的最小值。

采用线性加权方法构造多性能指标综合评价函数,如下式所示。

式中,f'd(ua)、f'fc(ua)、f'co(ua)、f'hc(ua)、f'nox(ua)分别为归一化后的各项性能所对应的分目标函数;ωd、ωfc、ωco、ωhc、ωnox分别为动力性分目标函数、经济性分目标函数、CO排放分目标函数、HC排放分目标函数以及NOx排放分目标函数的权系数。

上式中各分目标函数对应权值的不同大小组合用来体现驾驶者不同的换挡性能倾向,比如:ωd的值相对大一些,表示驾驶者希望此时以动力性为主;若驾驶者对燃油经济性的期望高于对动力性和排放性能的期望,则ωfc应取得相对大一些。

在本实施例中,针对前述125种输入组合,采用本发明驾驶意图识别方法可计算出各种输入组合对应的动力性、经济性和各排放性能期望值,再以这些期望值作为对应的经归一化的各性能指标的加权系数,去构造多性能指标综合评价函数、并以其为优化目标,采用适当的优化算法(如模拟退火或遗传算法)进行离线优化,可得到125种换挡规律。

若油门开度75%、油门开度变化率为7、发动机转速为4200r/min时,可计算得到ωd=0.67,ωfc=0.15,ωco=ωhc=ωnox=0.06,采用模拟退火算法优化计算得到的多性能指标综合最优换挡规律如图9所示。

若油门开度35%、油门开度变化率为0、发动机转速为3200r/min时,可计算得到ωd=0.37,ωfc=0.45,wco=whc=wnox=0.06,采用模拟退火算法优化计算得到的多性能指标综合最优换挡规律如图10所示。

在具体实施中,以上通过离线优化计算得到的换挡规律均以换挡表的形式存储在变速器控制单元(TCU)中,且能根据油门开度、油门开度变化率和发动机转速进行查找。在车辆运行过程中,TCU通过实时采集油门开度、油门开度变化率和发动机转速,并从存储的换挡表中找出输入参数与实时采集的油门开度、油门开度变化率和发动机转速最为接近的换挡表作为挡位决策的依据。

最后应说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制。尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围。

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