CN114458704A - 离合器控制方法、设备及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明属于发动机技术领域，本发明提出了一种离合器控制方法，本发明还提出了一种设备和一种计算机可读存储介质，该方法包括步骤：接收车辆工况信号、预充油压力值和冲击度阈值；根据车辆工况信号和预充油压力值获取试验冲击度值；将车辆工况信号、预充油压力值和试验冲击度值输入到强化学习模型，基于强化学习模型确认使试验冲击度值达到冲击度阈值的预充油压力值；本发明提出的离合器控制方法在变速器控制策略中，加入基于强化学习模型的离合器预充油压力智能控制策略，以变速器油温、负载扭矩、发动机负荷率为特征输入，以预充油压力为输出，以换挡冲击度为强化信号，自动学习并找到相应工况下的最优预充油压力。
Description
技术领域
本发明属于汽车技术领域，具体涉及一种离合器控制方法。本发明还涉及一种设备和一种计算机可读存储介质。
背景技术
本部分提供的仅仅是与本公开相关的背景信息，其并不必然是现有技术。
现有的湿式离合器预充油压力根据待结合离合器的转速差查转速差-预充油压力增量表，得到压力以增量，然后叠加到当前结合过程的预充油压力上，作为下一次预充油压力的目标值。
当前预充油压力的计算方法未考虑变速器油温、负载扭矩、发动机负荷率等因素的影响，控制效果较差。在对预充油压力进一步优化时，需要标定人员人为标定，耗费大量人力物力。
发明内容
本发明的目的是至少解决现有技术中离合器预充油压力需要人工标定，导致耗时长效果差的问题，该目的是通过以下技术方案实现的：
本发明的第一方面提出了一种离合器控制方法，包括以下步骤：
接收车辆工况信号、预充油压力值和冲击度阈值；
根据车辆工况信号和预充油压力值获取试验冲击度值；
将车辆工况信号、预充油压力值和试验冲击度值输入到强化学习模型，基于强化学习模型确认使试验冲击度值达到冲击度阈值的预充油压力值。
本发明提出的离合器控制方法在变速器控制策略中，加入基于强化学习模型的离合器预充油压力智能控制策略，以变速器油温、负载扭矩、发动机负荷率为特征输入，以预充油压力为输出，以换挡冲击度为强化信号，自动学习并找到相应工况下的最优预充油压力。
另外，根据本发明的离合器控制方法，还可具有如下附加的技术特征：
在本发明的一些实施例中，所述车辆工况信号包括变速器油温、负载扭矩和发动机负荷率。
在本发明的一些实施例中，所述将所述车辆工况信号、所述预充油压力值和所述试验冲击度值输入到强化学习模型，基于所述强化学习模型确认使所述试验冲击度值达到冲击度阈值的预充油压力值的步骤，包括：
判断所述试验冲击度是否达到所述冲击度阈值；
根据所述试验冲击度达到所述冲击度阈值，保存所述试验冲击度相对应的预充油压力；
根据所述试验冲击度未达到所述冲击度阈值，对所述预充油压力值进行调整；
返回至所述根据所述车辆工况信号和所述预充油压力值获取试验冲击度值的步骤。
在本发明的一些实施例中，所述判断所述试验冲击度是否达到所述冲击度阈值的步骤，包括：
根据所述预充油压力值、所述车辆工况信号和所述试验冲击度值构建张量表；
根据所述张量表在使得所述试验冲击度减小的数据空间内随机选择预充油压力值；
根据更新后的预充油压力值获取试验冲击度值，并更新所述张量表。
在本发明的一些实施例中，所述根据所述张量表在使得所述试验冲击度减小的数据空间内随机选择预充油压力值的步骤，包括：
根据所述预充油压力值在预设压力值范围内随机减小或者增大取值获得更新后的预充油压力值。
在本发明的一些实施例中，所述判断所述试验冲击度是否达到所述冲击度阈值的步骤之后，还包括：
获取时间参数；
判断更新后的试验冲击度值是否大于试验冲击度值；
根据更新后的试验冲击度值大于试验冲击度值，确认第一奖励参数；
根据更新后的试验冲击度值小于试验冲击度值、确认第二奖励参数；
将所述第一奖励参数、所述第二奖励参数和所述时间参数进行加权求和，得到深化学习模型的奖惩结果。
本发明的第二方面提出了一种设备，设备包括处理器以及存储器，存储器用于存储计算机程序，处理器用于根据计算机程序执行本发明第一方面提出的离合器控制方法。
本发明的第二方面提出设备具有和本发明第一方面提出的离合器控制方法相同的有益效果，在此不再赘述。
本发明的第三方面提出了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质用于存储计算机程序，计算机程序用于执行本发明第一方面提出的离合器控制方法。
本发明的第三方面提出计算机可读存储介质具有和本发明第一方面提出的离合器控制方法相同的有益效果，在此不再赘述。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的附图标记表示相同的部件。在附图中：
图1示意性地示出了根据本发明实施方式离合器控制方法的逻辑示意图；
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施方式。虽然附图中显示了本公开的示例性实施方式，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
应理解的是，文中使用的术语仅出于描述特定示例实施方式的目的，而无意于进行限制。除非上下文另外明确地指出，否则如文中使用的单数形式“一”、“一个”以及“”也可以表示包括复数形式。术语“包括”、“包含”、“含有”以及“具有”是包含性的，并且因此指明所陈述的特征、步骤、操作、元件和/或部件的存在，但并不排除存在或者添加一个或多个其它特征、步骤、操作、元件、部件、和/或它们的组合。文中描述的方法步骤、过程、以及操作不解释为必须要求它们以所描述或说明的特定顺序执行，除非明确指出执行顺序。还应当理解，可以使用另外或者替代的步骤。
尽管可以在文中使用术语、第二、第三等来描述多个元件、部件、区域、层和/或部段，但是，这些元件、部件、区域、层和/或部段不应被这些术语所限制。这些术语可以仅用来将一个元件、部件、区域、层或部段与另一区域、层或部段区分开。除非上下文明确地指出，否则诸如“”、“第二”之类的术语以及其它数字术语在文中使用时并不暗示顺序或者次序。因此，以下讨论的元件、部件、区域、层或部段在不脱离示例实施方式的教导的情况下可以被称作第二元件、部件、区域、层或部段。
为了便于描述，可以在文中使用空间相对关系术语来描述如图中示出的一个元件或者特征相对于另一元件或者特征的关系，这些相对关系术语例如为“内部”、“外部”、“内侧”、“侧”、“下面”、“下方”、“上面”、“上方”等。这种空间相对关系术语意于包括除图中描绘的方位之外的在使用或者操作中装置的不同方位。例如，如果在图中的装置翻转，那么描述为“在其它元件或者特征下面”或者“在其它元件或者特征下方”的元件将随后定向为“在其它元件或者特征上面”或者“在其它元件或者特征上方”。因此，示例术语“在……下方”可以包括在上和在下的方位。装置可以另外定向(旋转90度或者在其它方向)并且文中使用的空间相对关系描述符相应地进行解释。
如图1所示，本发明的第一方面提出了一种离合器控制方法，包括以下步骤：
S1：接收车辆工况信号、预充油压力值和冲击度阈值；
S2：根据车辆工况信号和预充油压力值获取试验冲击度值；
S3：将车辆工况信号、预充油压力值和试验冲击度值输入到强化学习模型，基于强化学习模型确认使试验冲击度值达到冲击度阈值的预充油压力值。
需要说明的是，强化学习是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。具体在本发明中是通过预先的设定冲击度阈值，在预设预充油压力值范围内随机选择初始预充油压力，结合车载传感器采集的当前车辆工况信号，和车载加速度传感器采集的试验冲击度值，输入至强化学习模型中，继续进行无监督学习，通过不断更新预充油压力值，直至找到设定的多种工况下使得冲击度最小的预充油压力值，终止迭代并记录该预充油压力值。
本发明提出的离合器控制方法在变速箱控制器(TCU)的控制策略中，加入基于强化学习模型的离合器预充油压力智能控制策略，以变速器油温、负载扭矩、发动机负荷率为特征输入，以预充油压力为输出，以换挡冲击度为强化信号，自动学习并找到相应工况下的最优预充油压力。从而可以减小换挡冲击、提高驾乘体验、提高离合器使用寿命，同时由于强化学习本身的优势，可以大大减少标定人员的工作量。
在本发明的一些实施例中，车辆工况信号包括变速器油温、负载扭矩和发动机负荷率，变速器油温根据变速器油温传感器采集获得，负载扭矩和发动机负荷率根据发动机传感器采集获得。
在本发明的一些实施例中，根据将车辆工况信号、预充油压力值和试验冲击度值输入到强化学习模型，基于强化学习模型确认使试验冲击度值达到冲击度阈值的预充油压力值包括步骤：
判断所述试验冲击度是否达到所述冲击度阈值；
根据所述试验冲击度达到所述冲击度阈值，保存所述试验冲击度相对应的预充油压力；
根据所述试验冲击度未达到所述冲击度阈值，对所述预充油压力值进行调整；
返回至所述根据所述车辆工况信号和所述预充油压力值获取试验冲击度值的步骤。
在本发明的一些实施例中，判断试验冲击度是否达到冲击度阈值的步骤，包括：
根据预充油压力值、车辆工况信号和试验冲击度值构建张量表；
根据张量表在使得试验冲击度减小的数据空间内随机选择预充油压力值；
根据更新后的预充油压力值获取试验冲击度值，并更新张量表。
在本发明的一些实施例中，根据张量表在使得试验冲击度减小的数据空间内随机选择预充油压力值的步骤，包括：
根据预充油压力值在预设压力值范围内随机减小或者增大取值获得更新后的预充油压力值。
该强化学习算法中自适应调整预充油压力的过程可表述为：在数据空间内自动随机选择预充油压力，与当前工况，以及当前工况及压力下的冲击度构建张量表；然后根据张量表，在使得冲击度减小的数据空间内继续自动随机选择预充油压力，得到该工况及预充油压力下的冲击度，并自动补全张量表；迭代上述过程，直到得到相应工况下使得冲击度最小的预充油压力。
强化学习前后两个状态之间的关系为st+1～p(st+1|st,at)，其中st、st+1是相继的两个状态，即试验冲击度值；at是t步时所采取的行动，即预充油压力值向大或向小随机取值；p是环境(整车工况)所决定的下个时刻状态分布，而动作at的生成模型(策略)为at～πθ(at|st)，其中πθ是以θ为参变量(充油压力大小)的一个分布(充油压力张量表)，at从这个分布进行采样。
在本发明的一些实施例中，判断试验冲击度是否达到冲击度阈值包括以下步骤：
获取时间参数；
判断更新后的试验冲击度值是否大于试验冲击度值；
根据试验冲击度值大于试验冲击度值、确认第一奖励参数；
根据试验冲击度值小于试验冲击度值、确认第二奖励参数；
将第一奖励参数、第二奖励参数和时间参数进行加权求和，得到深化学习模型的奖惩结果。
需要说明的是，强化学习模型能够通过与环境进行交互获得奖赏指导，而且强化学习模型是基于强化学习过程进行实施的。其中，对于强化学习过程来说，当智能体针对环境做出动作之后，该环境会针对该智能体的动作反馈奖赏结果，而且该环境还会更新该智能体的状态。
具体而言，在本发明中，预充油压力值可作为智能体，试验冲击度可作为环境，更新预充油压力值可作为动作，更新后的试验冲击度值是否大于试验冲击度值的判断结果可作为状态，深化学习模型的奖惩结果可作为奖赏结果。在同一个环境下，强化学习的总收益函数R(θ)＝E(Σztrt)，其中zt为时间参数，rt为当前时刻状态对应获得的奖励值，因此整个过程可以表述为通过迭代调整充油压力的大小以使得奖励最大化(冲击度最小化)。
本发明的第二方面提出了一种设备，设备包括处理器以及存储器，存储器用于存储计算机程序，处理器用于根据计算机程序执行本发明第一方面提出的离合器控制方法。
本发明的第二方面提出设备具有和本发明第一方面提出的离合器控制方法相同的有益效果，在此不再赘述。
本发明的第三方面提出了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质用于存储计算机程序，计算机程序用于执行本发明第一方面提出的离合器控制方法。
本发明的第三方面提出计算机可读存储介质具有和本发明第一方面提出的离合器控制方法相同的有益效果，在此不再赘述。
以上，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (8)
1.一种离合器控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
接收车辆工况信号、预充油压力值和冲击度阈值；
根据所述车辆工况信号和所述预充油压力值获取试验冲击度值；
将所述车辆工况信号、所述预充油压力值和所述试验冲击度值输入到强化学习模型，基于所述强化学习模型确认使所述试验冲击度值达到冲击度阈值的预充油压力值。
2.根据权利要求1所述的离合器控制方法，其特征在于，所述车辆工况信号包括变速器油温、负载扭矩和发动机负荷率。
3.根据权利要求1所述的离合器控制方法，其特征在于，所述将所述车辆工况信号、所述预充油压力值和所述试验冲击度值输入到强化学习模型，基于所述强化学习模型确认使所述试验冲击度值达到冲击度阈值的预充油压力值的步骤，包括：
判断所述试验冲击度是否达到所述冲击度阈值；
根据所述试验冲击度达到所述冲击度阈值，保存所述试验冲击度相对应的预充油压力；
根据所述试验冲击度未达到所述冲击度阈值，对所述预充油压力值进行调整；
返回至所述根据所述车辆工况信号和所述预充油压力值获取试验冲击度值的步骤。
4.根据权利要求3所述的离合器控制方法，其特征在于，所述判断所述试验冲击度是否达到所述冲击度阈值的步骤，包括：
根据所述预充油压力值、所述车辆工况信号和所述试验冲击度值构建张量表；
根据所述张量表在使得所述试验冲击度减小的数据空间内随机选择预充油压力值；
根据更新后的预充油压力值获取试验冲击度值，并更新所述张量表。
5.根据权利要求4所述的离合器控制方法，其特征在于，所述根据所述张量表在使得所述试验冲击度减小的数据空间内随机选择预充油压力值的步骤，包括：
根据所述预充油压力值在预设压力值范围内随机减小或者增大取值获得更新后的预充油压力值。
6.根据权利要求3所述的离合器控制方法，其特征在于，所述判断所述试验冲击度是否达到所述冲击度阈值的步骤之后，还包括：
获取时间参数；
判断更新后的试验冲击度值是否大于试验冲击度值；
根据更新后的试验冲击度值大于试验冲击度值，确认第一奖励参数；
根据更新后的试验冲击度值小于试验冲击度值、确认第二奖励参数；
将所述第一奖励参数、所述第二奖励参数和所述时间参数进行加权求和，得到深化学习模型的奖惩结果。
7.一种设备，其特征在于，设备包括处理器以及存储器，存储器用于存储计算机程序，处理器用于根据计算机程序执行权利要求1-6中任一项所述的离合器控制方法。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，计算机可读存储介质用于存储计算机程序，计算机程序用于执行权利要求1-6中任一项所述的离合器控制方法。
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