CN104964029B - 一种基于客车amt自动变速箱换挡机构自学习控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于公交客车AMT自动变速箱选换挡机构自学习控制方法,通过采集选挡位置坐标电压、挂挡电机位置坐标电压、选挡电机电流反馈和挂挡电机电流反馈,并经过控制算法从而最终确认变速箱的各个挡位分布情况,并将数据存储至TCU主芯片中,从而达到AMT车辆稳定可靠的选挂挡操作。本发明适用于公交客车AMT自动变速箱系统,能提高软件的自适应能力,能够自学习变速器的挡位位置,可保证机构在运行中准确、快速地完成选换挡动作。同时,通过该控制方法可有效的减轻自学习时对机构的磨损,延长其使用寿命,提高系统可靠性。
Description
技术领域
本发明涉及机械自动变速器AMT控制领域,具体涉及公交客车AMT自动变数箱选换挡机构自学习的控制方法。
背景技术
机械自动变速器(AMT)是在传统的固定轴式有级变速器的基础上,加装了电控离合器和选换挡执行机构而成。TCU能根据车速、油门、驾驶员操作指令等参数,确定最佳挡位,控制传统车辆原来本应由人工完成的离合器分离、结合和换挡操纵杆的摘挡、挂挡以及发动机的油门开度的同步调节等操作过程,最终实现换挡过程的操纵自动化。
我国城市公交客车质量和自动化水平很低,使得驾驶员每天的工作量很大,易产生疲劳,直接导致了行车的安全性降低,为此AMT汽车如果条件允许的话,应优先考虑。还有,城市公交客车现阶段使用量很低,仅仅有27.3万辆左右,这与日益发展中的中国国情严重不符,为此需要加大城市公交客车的投入,估计应需要达到60多万辆。可以看出,AMT技术公交客车领域的应用前景十分的广阔。
在电控机械式自动变速器(AMT)系统中,因制造、装配、磨损、更换等导致变速器挡位位置存在差异及变化,引起选换挡成功率降低甚至工作异常,需通过AMT挡位自学习解决此问题。针对AMT静态时各挡位位置自学习控制策略提出了优化,主要包括挡位学习顺序,再通过自整定PID技术进行自适应参数优化。经过试验验证,提高了自学习成功率、合格率、效率和一致性。
由于AMT选换挡驱动电机输出轴到变速器驱动齿轮的尺寸链较长,每台AMT制造和装配存在差异,使用后的零部件磨损、松动及维修后的重装也会产生差异,所以不同变速器各挡位的位置有所不同,且同台变速器的位置也会相应变化。因此需要不断优化AMT挡位自学习控制技术来自动精确、高效地获得每台变速器各挡位坐标位置,实现精准良好的选换挡控制效果和减小自学习的次数,以满足快速、精准的换挡品质,进而满足AMT的智能控制,保证车辆运行安全。
AMT系统在实际车载动力换挡(变速器有转矩传递时)过程前,必须获得各个挡位位置数据,才能有效控制选换挡电机在车辆运行时能准确换挡,而各个挡位的位置数据需通过静态(变速器无转矩传递)时启动挡位自学习控制程序来获得。
传统AMT挡位自学习控制方法对变速箱的损害较大,且在保护机构方面存在一定的欠缺,这是由于自学习时选换挡电机要尝试进行查找两端的极限值,此时电机存在堵转,保护不够,且若选挂挡方向选择错误则也对选换挡机构造成损坏。
发明内容
本发明要解决的技术问题就是针对公交客车AMT自动变速箱系统,在车辆下线标定时,通过TCU对选换挡电机的控制,准确查找选换挡的位置,并将数据保存至TCU中,保证车辆运行正常。同时,通过该控制方法可有效的减轻自学习时对机构的磨损,延长其使用寿命,提高系统可靠性。
为实现上述目标,本发明采用如下技术方案:
通过采集选挡位置坐标电压、挂挡电机位置坐标电压、选挡电机电流反馈和挂挡电机电流反馈,并经过控制算法从而最终确认变速箱的各个挡位分布情况,并将数据存储至TCU主芯片中,从而达到AMT车辆稳定可靠的选挂挡操作。该方法具体包括以下步骤:
步骤1:计算挡位位置
假设各挡位位置Pn(n=0,1,…,6)为
Pn=[f(St,Dj),f(Gk,Dj)]
式中:参数包括St(t=0,1,…,6),为挂入挡位时最小选挡宽度、Gk(k=0,1,…,5),为相邻两挡直线换挡间距和Dj(j=1,…,9),为挡位末端自由行程。f(St,Dj)为选挡行程坐标函数;f(Gk,Dj)为换挡行程坐标函数。f(St,Dj)和f(Gk,Dj)的值通过数组查表得到。
假设其坐标系顶点为1挡位置,即
P1=(G0,D0)
则可得到2挡和3挡位置为
P2=(S0+D7,G0+G1+D1+D2)
P3=[S0+S6-S1/2+D7+D8,G0+G1-(G1+G2)/2+D1+D2+D3]
S6=(S4+S5)/2
其他挡位可以此类推。
步骤2:空挡坐标位置自学习
空挡位置的精确确定在AMT控制系统中最为关键,故空挡学习的时间相对其它挡位较长,但为了提高自学习效率,减少自学习时间,需要对空挡学习时间优化。因空挡位置的精确程度是由空挡位置的上偏差和下偏差确定的,都属于换挡值,故可以从选挡运动中得以优化。
学习N挡中间值,保证车辆运行选挡位置不会与变速箱N挡边界发生摩擦使选挡不成功。空挡坐标位置自学习为条件选择结构,共5个条件,选挡向下运动->选挡向上运动->挂挡位置偏移与各挡位选挡初步赋值->第一次选挡位置不够挂挡偏移->N挡自学习成功并跳转各挡位边界条件自学习。
步骤3:挂挡坐标位置自学习
学习挂挡位置边界值与选挡中间值,选取一定的向N挡偏移量后,作为各挂挡目标值。挂挡坐标位置自学习函数为计数控制函数,对时间周期进行计数。在0~200时间周期内,挂挡学习最小边界值,在200~220时间周期内,停止选挂挡电机,在220~420时间周期内,学习挂挡最大边界值,420~428时间周期内,停止选挂挡电机,在428~520时间周期内,学习在挡位里选挡边界最小值,520~530时间周期内,停止选挡电机,在530~610时间周期内,学习在挡位里选挡边界最大值,根据上述计数时间内学习的挂挡最大值与最小值,选挡最大值与选挡最小值,通过挂挡边界条件之差乘15%为往N挡偏移值作为目标挂挡位置,选挡边界值的平局值作为该次挂挡位的选挡目标值。
步骤4:选挡坐标位置自学习
在自学习过程中,需要学习每个挡位所对应的边界值,必须要选挡控制到各挡位所对应的选挡值,该函数选挡目标位寻找N挡自学习过程中所赋予的各挡位所对应的选挡初始值,在函数选挡位置与目标选挡位置一致时,跳转至挡位自学习模块。
步骤5:再次进挡学习策略
对于新装配的AMT系统,在第1次挡位位置自学习时因零部件之间未经过运动磨合换挡阻力较大,会影响挡位位置的准确性,一般需要多次学习校正。为提高第1次自学习的挡位位置值的准确性,减少多次学习以提高效率节省时间,提出了再次进挡学习策略,即在学习某挡位过程中,当学习挡位极限值成功后,进行回退学习功能,在回退学习成功后不及时回挡,而是再次进挡学习挡位位置值,两次进挡选取最佳值作为为此轮学习的挡位极限值。此策略避免了重复学习及校验合格挡位的时间,从而使挡位学习效率大大提升。
本发明的有益效果是:本发明作用在公交客车AMT自动变速箱系统中,能提高软件的自适应能力,能够自学习变速器的挡位位置,可保证机构在运行中准确、快速地完成选换挡动作。
进一步,所述步骤2中,N挡自学习的具体步骤如下:
步骤2a:设置选挡目标大于0.45,选挡目标每周期减0.2,直至选挡实际位置与上一周期位置小于0.05,延时100周期,记录当前选挡最小值mi nVa l ue,跳转至步骤2b。
步骤2b:设置选挡目标小于4.7,选挡目标每周期加0.2,直至选挡实际位置与上一周期位置小于0.05,延时80周期,记录当前选挡最大值maxVa l ue,跳转至步骤2c。
步骤2c:计算maxVa l ue与mi nVa l ue的差值:
若差值大于1.7,且反向挂挡偏移为0时,各挡位选挡初步赋值,挂挡目标位置加0.2偏移值后,实际挂挡位置在运行误差范围内时,跳转至步骤2a;
若差值小于1.7,且选挡第一次时,跳转至步骤2d;否则若选挡是正向寻找完成后,将反向寻找标志位置1,目标挂挡位置为第一次学习到N挡位置,跳转至不走2a;若挂挡已反向寻找,则直接跳转至步骤2e。
步骤2d:若反向寻找标志位为0,且挂挡位置大于3.8,挂挡反向寻找标志位为1,挂挡反向目标位当前挂挡位置减0.2,实际挂挡位置与目标挂挡之差在允许范围内,跳转至步骤2a。
步骤2e:将正向找寻与反向找寻所记录的挂挡值做平均,去平均值为N挡值,跳转至各挡位自学习。
进一步,所述步骤3中,挂挡坐标位置自学习的具体步骤如下:
步骤3a:判断周期时间计数值是否在0~200之间,如果是,则目标挂挡位置若大于0.2,每周期挂挡位置减0.2,挂挡实际位置与上一周期挂挡实际位置之差小于0.05,延时10个周期记录当前挂挡最小边界;否则跳转至步骤3b。
步骤3b:判断周期时间计数值是否在200~220之间,如果是,目标挂挡位置跟随,否则跳转至步骤3c。
步骤3c:判断周期时间计数值是否在220~420之间,如果是,目标挂挡位置若大于4.8,每周期挂挡位置加0.2,挂挡实际位置与上一周期挂挡实际位置之差小于0.05,延时50个周期记录当前挂挡最大边界值,否则跳转至步骤3d。
步骤3d:判断周期时间计数值是否在420~428之间,如果是,目标挂挡位置跟随,否则跳转至步骤3e。
步骤3e:判断周期时间计数值是否在428~520之间,如果是,目标位置若大于0.2,直接赋值0.2,否则跳转至步骤3f。
步骤3f:判断周期时间计数值是否在520~530之间,如果是,目标位置跟随,否则跳转至步骤3g。
步骤3g:判断周期时间计数值是否在530~610之间,如果是,目标位置若小于4.8,直接赋值4.8,否则跳转至步骤3h。
步骤3g:周期时间计数值若等于610,根据上面所学到的挂挡边界值之差大于2.7,挂挡自学习成功,当前选挡位置所对应的挂挡目标赋值;若学习位置在选挡位置范围内跳转至选挡目标控制,若超出选挡位置个数,结束。
进一步,所述步骤5中,回退学习是对于新装配的,不只学习一次,挂挡后退出空挡然后再次挂挡,这样第二次的肯定比第一次的神,更接近挡位极限值,并具有校验作用。
附图说明
图1为本发明技术方案原理图;
图2为本发明空挡坐标位置自学习流程图;
图3为本发明挂挡坐标位置自学习流程图;
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述,所举实例只用于解释本发明,并非用于限定本发明的范围。
如图1所示,为发明的技术方案原理图,通过采集选挡位置坐标电压、挂挡电机位置坐标电压、选挡电机电流反馈和挂挡电机电流反馈,并经过控制算法从而最终确认变速箱的各个挡位分布情况,并将数据存储至TCU主芯片中,从而达到AMT车辆稳定可靠的选挂挡操作。
所述挡位位置计算的方法是:
假设各挡位位置Pn(n=0,1,…,6)为
Pn=[f(St,Dj),f(Gk,Dj)]
式中:参数包括St(t=0,1,…,6),为挂入挡位时最小选挡宽度、Gk(k=0,1,…,5),为相邻两挡直线换挡间距和Dj(j=1,…,9),为挡位末端自由行程。f(St,Dj)为选挡行程坐标函数;f(Gk,Dj)为换挡行程坐标函数。f(St,Dj)和f(Gk,Dj)的值通过数组查表得到。
假设其坐标系顶点为1挡位置,即
P1=(G0,D0)
则可得到2挡和3挡位置为
P2=(S0+D7,G0+G1+D1+D2)
P3=[S0+S6-S1/2+D7+D8,G0+G1-(G1+G2)/2+D1+D2+D3]
S6=(S4+S5)/2
其他挡位可以此类推。
所述空挡坐标位置自学习过程如图2所示。
所述挂挡坐标位置自学习过程如图3所示。
所述选挡坐标位置自学习的过程为:在自学习过程中,需要学习每个挡位所对应的边界值,必须要选挡控制到各挡位所对应的选挡值,函数选挡目标位寻找N挡自学习过程中所赋予的各挡位所对应的选挡初始值,在函数选挡位置与目标选挡位置一致时,跳转至挡位自学习模块。
所述再次进挡学习方法是:对于新装配的AMT系统,在第1次挡位位置自学习时因零部件之间未经过运动磨合换挡阻力较大,会影响挡位位置的准确性,一般需要多次学习校正。为提高第1次自学习的挡位位置值的准确性,减少多次学习以提高效率节省时间,提出了再次进挡学习策略,即在学习某挡位过程中,当学习挡位极限值成功后,进行回退学习功能,在回退学习成功后不及时回挡,而是再次进挡学习挡位位置值,两次进挡选取最佳值作为为此轮学习的挡位极限值。此策略避免了重复学习及校验合格挡位的时间,从而使挡位学习效率大大提升。
所述回退学习功能是对于新装配的,不只学习一次,挂挡后退出空挡然后再次挂挡,这样第二次的肯定比第一次的神,更接近挡位极限值,并具有校验作用。
如图2所示,为本发明所述本空挡坐标位置自学习流程图,空挡坐标位置自学习的具体步骤如下:
步骤2a:设置选挡目标大于0.45,选挡目标每周期减0.2,直至选挡实际位置与上一周期位置小于0.05,延时100周期,记录当前选挡最小值mi nVa l ue,跳转至步骤2b。
步骤2b:设置选挡目标小于4.7,选挡目标每周期加0.2,直至选挡实际位置与上一周期位置小于0.05,延时80周期,记录当前选挡最大值maxVa l ue,跳转至步骤2c。
步骤2c:计算maxVa l ue与mi nVa l ue的差值:
若差值大于1.7,且反向挂挡偏移为0时,各挡位选挡初步赋值,挂挡目标位置加0.2偏移值后,实际挂挡位置在运行误差范围内时,跳转至步骤2a;
若差值小于1.7,且选挡第一次时,跳转至步骤2d;否则若选挡是正向寻找完成后,将反向寻找标志位置1,目标挂挡位置为第一次学习到N挡位置,跳转至不走2a;若挂挡已反向寻找,则直接跳转至步骤2e。
步骤2d:若反向寻找标志位为0,且挂挡位置大于3.8,挂挡反向寻找标志位为1,挂挡反向目标位当前挂挡位置减0.2,实际挂挡位置与目标挂挡之差在允许范围内,跳转至步骤2a。
步骤2e:将正向找寻与反向找寻所记录的挂挡值做平均,去平均值为N挡值,跳转至各挡位自学习。
如图3所示,为本发明挂挡坐标位置自学习流程图,挂挡坐标位置自学习的具体步骤为:
步骤3a:判断周期时间计数值是否在0~200之间,如果是,则目标挂挡位置若大于0.2,每周期挂挡位置减0.2,挂挡实际位置与上一周期挂挡实际位置之差小于0.05,延时10个周期记录当前挂挡最小边界;否则跳转至步骤3b。
步骤3b:判断周期时间计数值是否在200~220之间,如果是,目标挂挡位置跟随,否则跳转至步骤3c。
步骤3c:判断周期时间计数值是否在220~420之间,如果是,目标挂挡位置若大于4.8,每周期挂挡位置加0.2,挂挡实际位置与上一周期挂挡实际位置之差小于0.05,延时50个周期记录当前挂挡最大边界值,否则跳转至步骤3d。
步骤3d:判断周期时间计数值是否在420~428之间,如果是,目标挂挡位置跟随,否则跳转至步骤3e。
步骤3e:判断周期时间计数值是否在428~520之间,如果是,目标位置若大于0.2,直接赋值0.2,否则跳转至步骤3f。
步骤3f:判断周期时间计数值是否在520~530之间,如果是,目标位置跟随,否则跳转至步骤3g。
步骤3g:判断周期时间计数值是否在530~610之间,如果是,目标位置若小于4.8,直接赋值4.8,否则跳转至步骤3h。
步骤3g:周期时间计数值若等于610,根据上面所学到的挂挡边界值之差大于2.7,挂挡自学习成功,当前选挡位置所对应的挂挡目标赋值;若学习位置在选挡位置范围内跳转至选挡目标控制,若超出选挡位置个数,结束。
以上所述仅为本发明的较佳实施例,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种基于公交客车AMT自动变速箱选换挡机构自学习控制方法,其特征在于,通过采集选挡位置坐标电压、挂挡电机位置坐标电压、选挡电机电流反馈和挂挡电机电流反馈,并经过控制算法从而最终确认变速箱的各个挡位分布情况,并将数据存储至TCU主芯片中,从而达到AMT车辆稳定可靠的选挂挡操作;
该方法具体包括以下步骤:
步骤1:计算挡位位置;
步骤2:空挡坐标位置自学习,学习N挡中间值,保证车辆运行选挡位置不会与变速箱N挡边界发生摩擦使选挡不成功;空挡坐标位置自学习为条件选择结构,共5个条件,选挡向下运动->选挡向上运动->挂挡位置偏移与各挡位选挡初步赋值->第一次选挡位置不够挂挡偏移->N挡自学习成功并跳转各挡位边界条件自学习;
步骤3:挂挡坐标位置自学习;
步骤4:选挡坐标位置自学习;
步骤5:再次进挡学习策略。
2.根据权利要求1所述的一种基于公交客车AMT自动变速箱选换挡机构自学习控制方法,其特征在于,所述空挡坐标位置自学习的具体步骤是:
步骤2a:设置选挡目标大于0.45,选挡目标每周期减0.2,直至选挡实际位置与上一周期位置小于0.05,延时100周期,记录当前选挡最小值minValue,跳转至步骤2b;
步骤2b:设置选挡目标小于4.7,选挡目标每周期加0.2,直至选挡实际位置与上一周期位置小于0.05,延时80周期,记录当前选挡最大值maxValue,跳转至步骤2c;
步骤2c:计算maxValue与minValue的差值:
若差值大于1.7,且反向挂挡偏移为0时,各挡位选挡初步赋值,挂挡目标位置加0.2偏移值后,实际挂挡位置在运行误差范围内时,跳转至步骤2a;
若差值小于1.7,且选挡第一次时,跳转至步骤2d;否则若选挡是正向寻找完成后,将反向寻找标志位置1,目标挂挡位置为第一次学习到N挡位置,跳转至不走2a;若挂挡已反向寻找,则直接跳转至步骤2e;
步骤2d:若反向寻找标志位为0,且挂挡位置大于3.8,挂挡反向寻找标志位为1,挂挡反向目标位当前挂挡位置减0.2,实际挂挡位置与目标挂挡之差在允许范围内,跳转至步骤2a;
步骤2e:将正向找寻与反向找寻所记录的挂挡值做平均,去平均值为N挡值,跳转至各挡位自学习。
3.根据权利要求1所述的一种基于公交客车AMT自动变速箱选换挡机构自学习控制方法,其特征在于挂挡坐标位置自学习的具体步骤如下:
步骤3a:判断周期时间计数值是否在0~200之间,如果是,则目标挂挡位置若大于0.2,每周期挂挡位置减0.2,挂挡实际位置与上一周期挂挡实际位置之差小于0.05,延时10个周期记录当前挂挡最小边界;否则跳转至步骤3b;
步骤3b:判断周期时间计数值是否在200~220之间,如果是,目标挂挡位置跟随,否则跳转至步骤3c;
步骤3c:判断周期时间计数值是否在220~420之间,如果是,目标挂挡位置若大于4.8,每周期挂挡位置加0.2,挂挡实际位置与上一周期挂挡实际位置之差小于0.05,延时50个周期记录当前挂挡最大边界值,否则跳转至步骤3d;
步骤3d:判断周期时间计数值是否在420~428之间,如果是,目标挂挡位置跟随,否则跳转至步骤3e;
步骤3e:判断周期时间计数值是否在428~520之间,如果是,目标位置若大于0.2,直接赋值0.2,否则跳转至步骤3f;
步骤3f:判断周期时间计数值是否在520~530之间,如果是,目标位置跟随,否则跳转至步骤3g;
步骤3g:判断周期时间计数值是否在530~610之间,如果是,目标位置若小于4.8,直接赋值4.8,否则跳转至步骤3h;
步骤3g:周期时间计数值若等于610,根据上面所学到的挂挡边界值之差大于2.7,挂挡自学习成功,当前选挡位置所对应的挂挡目标赋值;若学习位置在选挡位置范围内跳转至选挡目标控制,若超出选挡位置个数,结束。
4.根据权利要求1所述的一种基于公交客车AMT自动变速箱选换挡机构自学习控制方法,其特征在于,计算选挡坐标位置的函数选挡目标位寻找N挡自学习过程中所赋予的各挡位所对应的选挡初始值,在函数选挡位置与目标选挡位置一致时,进行挡位自学习过程。
5.根据权利要求1所述的一种基于公交客车AMT自动变速箱选换挡机构自学习控制方法,其特征在于,再次进挡学习策略为在学习某挡位过程中,当学习挡位极限值成功后,进行回退学习功能,在回退学习成功后不及时回挡,而是再次进挡学习挡位位置值,两次进挡选取最佳值作为为此轮学习的挡位极限值。
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