CN117744245A - 变速箱润滑系统、油量预测方法、设备及存储介质 - Google Patents
变速箱润滑系统、油量预测方法、设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117744245A CN117744245A CN202311769775.0A CN202311769775A CN117744245A CN 117744245 A CN117744245 A CN 117744245A CN 202311769775 A CN202311769775 A CN 202311769775A CN 117744245 A CN117744245 A CN 117744245A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- gearbox
- oil
- predicted
- lubricating oil
- model
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 63
- 238000005461 lubrication Methods 0.000 title claims abstract description 59
- 238000003860 storage Methods 0.000 title claims abstract description 22
- 239000010687 lubricating oil Substances 0.000 claims abstract description 120
- 239000003921 oil Substances 0.000 claims abstract description 97
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 35
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims abstract description 24
- 230000001050 lubricating effect Effects 0.000 claims abstract description 15
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 44
- 239000000314 lubricant Substances 0.000 claims description 14
- 238000001816 cooling Methods 0.000 claims description 9
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 5
- 239000003638 chemical reducing agent Substances 0.000 claims description 5
- 230000020169 heat generation Effects 0.000 claims description 5
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 claims description 5
- 238000005086 pumping Methods 0.000 claims description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 9
- 238000013461 design Methods 0.000 description 8
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 2
- 230000009194 climbing Effects 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 239000000306 component Substances 0.000 description 2
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 2
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 1
- 239000000110 cooling liquid Substances 0.000 description 1
- 239000008358 core component Substances 0.000 description 1
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000004836 empirical method Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000000802 evaporation-induced self-assembly Methods 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 230000009347 mechanical transmission Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000000630 rising effect Effects 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Landscapes
- General Details Of Gearings (AREA)
Abstract
本申请提供一种变速箱润滑系统、油量预测方法、设备及存储介质，涉及变速箱润滑领域，包括：获取预测的行车参数和多个预测挡位；其中，所述行车参数包括行驶车速、加速度和坡道角度；根据所述行车参数通过预设车辆动力学模型获取所述预测挡位下的第一变速箱参数，所述第一变速箱参数包括变速箱的输入转速和输入扭矩；根据所述第一变速箱参数通过预设变速箱外特性模型和润滑流量计算模型获取所述变速箱的润滑油预测需求量。本申请能够对车辆变速箱润滑油的需求量进行准确预测。
Description
技术领域
本申请涉及变速箱润滑领域，尤其涉及一种变速箱润滑系统、油量预测方法、设备及存储介质。
背景技术
变速箱是机械传动领域的核心部件之一，其中润滑系统承载着冷却、润滑、清洁等功能，是保障变速箱可靠和长效运行的关键子系统。近年来，随着车辆电驱动的发展，车辆用变速箱的输入转速和输入扭矩变得越来越高，导致变速箱零部件的生热功率变大，极易发生超温现象，限制了车辆性能的正常发挥。因此，需要对变速箱的润滑系统进行优化设计，避免超温现象的发生。
主动润滑是实现变速箱运行温度控制的有效方法之一，一般为基于油门/电门开度等信息确定变速箱的润滑油量需求。目前，针对主动润滑润滑油量控制的研究仍较少。
针对上述缺陷，亟需一种变速箱润滑系统、油量预测方法、设备及存储介质，能够对车辆变速箱润滑油的需求量进行准确预测。
发明内容
本申请提供一种变速箱润滑系统、油量预测方法、设备及存储介质，能够对车辆变速箱润滑油的需求量进行准确预测。
第一方面，本申请提供一种变速箱润滑油量预测方法，包括：
获取预测的行车参数和多个预测挡位；其中，所述行车参数包括行驶车速、加速度和坡道角度；
根据所述行车参数通过预设车辆动力学模型获取所述预测挡位下的第一变速箱参数，所述第一变速箱参数包括变速箱的输入转速和输入扭矩；
根据所述第一变速箱参数通过预设变速箱外特性模型和润滑流量计算模型获取所述变速箱的润滑油预测需求量。
在一种可能的设计中，根据所述第一变速箱参数通过预设变速箱外特性模型和润滑流量计算模型获取所述变速箱的润滑油预测需求量，包括：
根据所述第一变速箱参数通过预设变速箱外特性模型获取多个所述预测挡位下的能量损失；
根据多个所述预测挡位对应的所述能量损失中的最大值获取能量损失极限值；
根据所述能量损失极限值通过所述润滑流量计算模型获取所述润滑油预测需求量。
在一种可能的设计中，所述根据所述第一变速箱参数通过预设变速箱外特性模型所述获取多个所述预测挡位下的能量损失，包括：
将所述预测挡位对应的所述第一变速箱参数代入上所述预设变速箱外特性模型获取所述预测挡位对应的所述能量损失；
所述预设变速箱外特性模型包括：
Qj＝ajn+bjTn+cjn2+djT2n+ejn3+fjTn2
其中，Qj表示变速箱在j挡下的能量损失，n表示变速箱的输入转速，T表示变速箱的输入扭矩，aj,bj,cj,dj,ej,fj为j挡下的拟合系数。
在一种可能的设计中，根据所述能量损失极限值通过所述润滑流量计算模型获取所述变速箱的润滑油需求量，包括：
将所述能量损失极限值代入所述润滑流量计算模型获取所述变速箱的润滑油预测需求量；
所述润滑流量计算模型包括：
V＝Q/(C·ρ·Δt)
其中，V表示变速箱的润滑油预测需求量，Q表示变速箱的生热量，C表示润滑油比热容，ρ表示润滑油密度，Δt表示润滑油冷却变速箱后的温升值。
在一种可能的设计中，所述根据所述行车参数通过预设车辆动力学模型获取所述预测挡位下的第一变速箱参数，包括：
根据所述预测挡位获取所述输入转速；
根据所述行车参数和所述输入转速通过所述预设车辆动力学模型获取所述输入扭矩；
其中，所述预设车辆动力学模型包括：
其中，T表示变速箱的输入扭矩，u表示车辆的行驶速度，α表示道路坡度，ig表示变速箱的传动比，i0表示主减速器的传动比，r表示车轮半径，m表示车辆总质量，g表示重力加速度，τ表示道路滚动阻力系数，C表示风阻系数，A表示车辆迎风面积，δ表示车辆旋转质量转换系数，σ表示车辆加速度，η表示车辆传动系传动效率。
在一种可能的设计中，在所述根据所述能量损失极限值通过所述润滑流量计算模型获取所述变速箱的润滑油需求量之前，所述方法还包括：
根据润滑油型号参数确定所述变速箱的第二变速箱参数；
其中，所述润滑油型号参数包括润滑油型号，所述第二变速箱参数包括所述润滑油冷却变速箱后的温升值；所述根据润滑油型号参数确定所述变速箱的第二变速箱参数，包括：
若润滑油型号为J2360，Δt取20℃；若润滑油型号为GL-5，Δt取15℃；若润滑油型号为GL-4，Δt取10℃；
其中，所述润滑油型号参数包括润滑油粘度等级，所述第二变速箱参数包括所述润滑油比热容和所述润滑油密度，所述根据润滑油型号参数确定所述变速箱的第二变速箱参数，包括：
若润滑油粘度等级为85W-90，确定C取1.94kJ/kg*k，ρ取870kg/m3；若润滑油粘度等级为75W-80，确定C取2.02kJ/kg*k，ρ取835kg/m3；若润滑油粘度等级为75W-90，确定C取2.24kJ/kg*k，ρ取855kg/m3。
第二方面，本申请提供一种变速箱润滑系统，包括：包括油量控制端和给油装置，所述给油装置包括流量控制阀、油冷器、油泵、吸滤器和油池；
所述油池通过所述吸滤器与所述油泵的一端连接，所述油泵的另一端依次连接所述流量控制阀和所述油冷器的一端，所述油冷器的另一端能够通入变速箱齿轮组；所述油量控制端与所述流量控制阀连接；
所述油量控制端、用于实现上述一种变速箱润滑油量预测方法获取变速箱的润滑油预测需求量；
所述流量控制阀、用于根据所述润滑油预测需求量通过油泵抽取润滑油。
第三方面，本申请提供一种变速箱润滑油量预测设备，包括：包括：
获取模块，用于获取预测的行车参数和多个预测挡位；其中，所述行车参数包括行驶车速、加速度和坡道角度；
第一计算模块、用于根据所述行车参数通过预设车辆动力学模型获取所述预测挡位下第一变速箱参数，所述第一变速箱参数包括变速箱的输入转速和输入扭矩；
第二计算模块、用于根据所述第一变速箱参数通过预设变速箱外特性模型和润滑流量计算模型获取所述变速箱的润滑油预测需求量。
第四方面，本申请提供一种电子设备，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；
所述存储器存储计算机执行指令；
所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现上述一种变速箱润滑油量预测方法。
第五方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现上述一种变速箱润滑油量预测方法。
本申请提供的一种变速箱润滑系统、油量预测方法、设备及存储介质，包括：通过根据预测的行车参数和预测挡位通过预设车辆动力学模型、预设变速箱外特性模型和润滑流量计算模型获取所述变速箱的润滑油预测需求量，其中行车参数包括行驶车速、加速度和坡道角度。能够实现以下技术效果：
能够对车辆变速箱润滑油的需求量进行准确预测，在车辆运行过程中实现变速器润滑油的主动控制，避免变速箱发生超温现象。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的变速箱润滑油量预测方法的流程示意图一；
图2为本申请实施例提供的变速箱润滑油量预测方法的流程示意图二；
图3为本申请实施例提供的变速箱润滑系统的结构示意图；
图4为本申请实施例提供的一种变速箱润滑油量预测设备的结构示意图；
图5为本申请实施例提供的电子设备的硬件结构示意图。
通过上述附图，已示出本申请明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本申请构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本申请的概念。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的设备和方法的例子，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本申请实施例中，“示例性的”或者“例如”等词用于表示例子、例证或说明。本申请中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其他实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。
需要说明的是，本申请实施例中的“在……时”，可以为在某种情况发生的瞬时，也可以为在某种情况发生后的一段时间内，本申请实施例对此不作具体限定。
在现有技术中，车辆用变速箱的输入转速和输入扭矩变得越来越高，导致变速箱零部件的生热功率变大，极易发生超温现象，限制了车辆性能的正常发挥。
主动润滑是实现变速箱运行温度控制的有效方法之一，公布号为CN112234770A的中国专利申请文件公开了一种油冷电机控制装置和方法，基于油冷电机的预测工况确定润滑油的温控目标以及油冷电机的温控目标，进而控制油泵、水泵的转速，实现对油冷电机温度的预测控制。其需要润滑油温度、冷却液温度等多种温度输入实现其系统功能，系统结构复杂，且其基于经验法的发热量估算，估算准确性较低，难以有效避免超温现象。
本申请用于本申请提供的一种变速箱润滑油量系统，用于其中的油量控制端，本申请能够根据预测的行车参数，通过预测的行车参数通过预设车辆动力学模型、预设变速箱外特性模型和润滑流量计算模型获取变速箱的润滑油预测需求量，对车辆变速箱润滑油的需求量进行准确预测，对在车辆运行过程中实现变速器润滑油的主动控制，避免变速箱发生超温现象具体现实意义。
下面以具体地实施例对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本申请的实施例进行描述。
图1为本申请实施例提供的变速箱润滑油量预测方法的流程示意图一；如图1所示，用于油量控制端，包括：
S101、获取预测的行车参数和多个预测挡位；其中，行车参数包括行驶车速、加速度和坡道角度；
具体的，上述预测的行车参数可以通过ACC系统获取，预测的行车参数可以为未来时间内的行驶车速、加速度和坡道角度，也可以是行驶未来路程内的行驶车速、加速度和坡道角度；
具体的，ACC系统(Adaptive Cruise Control)是一种汽车自适应巡航控制技术。它是一种智能化的自动控制系统，可以感应前方的交通情况并自动调整适当的速度，即根据雷达或其他传感器来获取当前路况、前方车辆的距离、速度等数据；对当前车辆进行预测获取预测的当前车辆的速度、加速度等数据，根据预测数据对车辆进行自动控制以保证行车/跟车安全。
具体的，预测挡位可以是车辆的全部挡位，也可以是根据当前挡位获取的预测挡位，其中，全部挡位或者当前挡位均可通过ACC系统获取。
S102、根据行车参数通过预设车辆动力学模型获取预测挡位下的第一变速箱参数，第一变速箱参数包括变速箱的输入转速和输入扭矩；
具体的，本步骤为根据行车参数和预测挡位通过预设车辆动力学模型对变速箱的输入转速和输入扭矩进行预测，获取多个预测挡位对应的输入转速和输入扭矩；
S103、根据第一变速箱参数通过预设变速箱外特性模型和润滑流量计算模型获取变速箱的润滑油预测需求量。
具体的，根据第一变速箱参数通过预设变速箱外特性模型获取多个预测挡位下的能量损失；根据多个预测挡位对应的能量损失，取最大值作为能量损失极限值；根据能量损失极限值通过润滑流量计算模型获取润滑油预测需求量。
本申请实施例提供的方法，通过根据预测的行车参数和预测挡位通过预设车辆动力学模型、预设变速箱外特性模型和润滑流量计算模型获取变速箱的润滑油预测需求量，其中行车参数包括行驶车速、加速度和坡道角度。能够实现以下技术效果：
能够对车辆变速箱润滑油的需求量进行准确预测，在车辆运行过程中实现变速器润滑油的主动控制，避免变速箱发生超温现象。
图2为本申请实施例提供的变速箱润滑油量预测方法的流程示意图二；如图2所示，用于油量控制端，包括：
S201、获取预测的行车参数和多个预测挡位；其中，行车参数包括行驶车速、加速度和坡道角度；
具体的，上述预测的行车参数可以通过ACC系统获取，预测的行车参数可以为未来时间内的行驶车速、加速度和坡道角度，也可以是行驶未来路程内的行驶车速、加速度和坡道角度；
在一种实施例中，根据当前挡位获取多个预测挡位，其具体方法为取当前挡位、上升两挡位和降低两挡位作为预测挡位；
示例性的，若当前挡位为5档，则预测挡位为3、4、5、6、7；
S202、根据预测挡位获取变速箱的输入转速，根据行车参数和输入转速通过预设车辆动力学模型获取输入扭矩；
具体的，不同挡位对应的传动比和输入转速(由于挡位对应的速比固定对应)是对应的，可以通过查表法进行获取；之后将行车参数和输入转速输入预设车辆动力学模型以获取输入扭矩。
具体的，预设车辆动力学模型包括：
其中，T表示变速箱的输入扭矩，u表示车辆的行驶速度，α表示道路坡度，ig表示变速箱的传动比，i0表示主减速器的传动比，r表示车轮半径，m表示车辆总质量，g表示重力加速度，τ表示道路滚动阻力系数，C表示风阻系数，A表示车辆迎风面积，δ表示车辆旋转质量转换系数，σ表示车辆加速度，η表示车辆传动系传动效率。
示例性的，该变速箱使用传动比ig＝12的1挡爬坡，主减速器速比i0＝3，车轮半径r＝0.4715米，车辆总质量m＝49000kg，道路滚动阻力系数τ＝0.012，由于车速较低，风阻不考虑，旋转质量转换系数δ＝1.1，车辆加速度σ＝0，车辆传动系传动效率η＝96％。
进而，依据车辆动力学模型计算得到变速箱的预测工况为输入扭矩T＝1400Nm，输入转速n＝1200rpm。
示例性的，如表1为根据不同第一变速箱参数根据预设车辆动力学模型获取的输入转速和输入扭矩；
表1
S203、根据第一变速箱参数通过预设变速箱外特性模型获取多个预测挡位下的能量损失；
具体的，预设变速箱外特性模型包括：
Qj＝ajn+bjTn+cjn2+djT2n+ejn3+fjTn2
其中，Qj表示变速箱在j挡下的能量损失，n表示变速箱的输入转速，T表示变速箱的输入扭矩，aj,bj,cj,dj,ej,fj为j挡下的拟合系数。
具体的，将第一变速箱参数代入上预设变速箱外特性模型获取能量损失；
示例性的，某重型商用车用12挡变速箱，通过台架效率测试，对变速箱在1挡时的外特性的表征如下：
Q1＝5.59n+1.55×10-2Tn+7.29×10-3n2+1.24×10-6T2n-2.14
×10-7n3-2.75×10-6Tn2
S204、根据多个预测挡位对应的能量损失中的最大值获取能量损失极限值；
具体的，根据S202和S203，每个预测挡位对应一组第一变速箱参数和能量损失；取其中能量损失的最大值作为能量损失极限值；
S205、根据润滑油型号参数确定变速箱的第二变速箱参数；根据能量损失极限值和第二变速箱参数通过润滑流量计算模型获取润滑油预测需求量。
具体的，润滑流量计算模型包括
V＝Q/(C·ρ·Δt)
其中，V表示润滑油预测需求量，Q表示变速箱的生热量，C表示润滑油比热容，ρ表示润滑油密度，Δt表示润滑油冷却变速箱后的温升值。
具体的，润滑油型号参数包括润滑油型号和润滑油粘度等级，第二变速箱参数包括润滑油冷却变速箱后的温升值Δt、润滑油比热容C和润滑油密度ρ；
具体的，根据润滑油型号获取润滑油冷却变速箱后的温升值Δt：
若润滑油型号为J2360，Δt取20℃；
若润滑油型号为GL-5，Δt取15℃；
若润滑油型号为GL-4，Δt取10℃。
具体的，根据润滑油粘度等级获取润滑油比热容C和润滑油密度ρ：
若润滑油粘度等级为85W-90，确定C取1.94kJ/kg*k，ρ取870kg/m3；
若润滑油粘度等级为75W-80，确定C取2.02kJ/kg*k，ρ取835kg/m3；
若润滑油粘度等级为75W-90，确定C取2.24kJ/kg*k，ρ取855kg/m3。
进一步的，考虑到精准给油在给油装置中的传递损失，获取的润滑油预测需求量更新为润滑油预测需求量的值加预设传递损失的值。
本申请实施例提供的方法，能够实现以下技术效果：
本申请实施例能够结合ACC系统，接收ACC系统获取的预测的行车参数，考虑到不同挡位下的变速箱外特性模型，获取润滑油需求的最大值作为润滑油预测需求量，能够配合系统中的给油装置，实现对变速箱齿轮组的精准给油和精准润滑；在车辆运行过程中实现变速器润滑油的主动控制，避免变速箱发生超温现象。
本申请实施例能够对变速箱功率损失进行表征，能够基于挡位、转速和扭矩信息，结合预测的行车参数通过预设车辆动力学模型、预设变速箱外特性模型和润滑流量计算模型，准确快速地得到变速箱功率损失，进而快速计算得到润滑油量需求，保障变速箱主动润滑系统的实时控制。
使用本申请的方法充分考虑了坡道角度的参数，能够实现在未爬坡阶段增加润滑油量，提前对变速箱运动零部件降温，能够延迟/避免在该工况下超温情况的发生；在下坡滑行工况，在未下坡阶段降低润滑油量，此时变速箱运动零部件温度随升高，但在到达下坡阶段时，降低/终止温度升高趋势，降低了润滑油泵的功耗，提高整车运行效率。此外，本申请的使用，在一定程度上达到对变速箱润滑油量需求的“削峰填谷”，有助于降低油泵排量，降低整车成本。
图3为本申请实施例提供的一种变速箱润滑系统的结构示意图；如图3所示，系统包括油量控制端320和给油装置330；
油量控制端320与给油装置330中的流量控制阀331连接；给油装置330中的油冷器332通入变速箱齿轮组310。
进一步的，给油装置330包括流量控制阀331、油冷器332、油泵333、吸滤器334和油池335；
其中，油池335通过吸滤器334与油泵333的一端连接，油泵333的另一端依次连接流量控制阀331和油冷器332的一端，油冷器332的另一端能够通入变速箱齿轮组310；油量控制端320与流量控制阀331连接。
进一步的，油量控制端320根据上述变速箱润滑油量预测方法获取变速箱的润滑油预测需求量，将润滑油预测需求量传递至流量控制阀331，流量控制阀331通过调节油从油池中抽取预测需求量的润滑油；
进一步的，润滑油从油池335依次通过吸滤器334、油泵333、流量控制阀331、油冷器332进入变速箱齿轮组310完成齿轮组润滑。
进一步的，油池335用于储存润滑油；
进一步的，吸滤器334用于过滤润滑油；
进一步的，油泵333用于从油池335中吸取润滑油；
进一步的，流量控制阀331，流体地连接在油泵333后端，可调节油泵333预测需求量的润滑油；
进一步的，油冷器332，用于冷却润滑油；
本实施例提供的系统，其实现原理和技术效果与上述方法类似，本实施例此处不再赘述。
本发明实施例可以根据上述方法示例对电子设备或主控设备进行功能模块的划分，例如，可以对应各个功能划分各个功能模块，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。需要说明的是，本发明实施例中对模块的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
图4为本申请实施例提供的变速箱润滑油量预测设备的结构示意图；如图4所示，设备40包括：
获取模块401、用于获取预测的行车参数和多个预测挡位；其中，行车参数包括行驶车速、加速度和坡道角度；
第一计算模块402、用于根据行车参数通过预设车辆动力学模型获取预测挡位下第一变速箱参数，第一变速箱参数包括变速箱的输入转速和输入扭矩；
第二计算模块403、用于根据第一变速箱参数通过预设变速箱外特性模型和润滑流量计算模型获取变速箱的润滑油预测需求量。
进一步的，第二计算模块403、具体还用于：
根据第一变速箱参数通过预设变速箱外特性模型获取多个预测挡位下的能量损失；
根据多个预测挡位对应的能量损失中的最大值获取能量损失极限值；
根据能量损失极限值通过润滑流量计算模型获取润滑油预测需求量。
进一步的，第二计算模块403、具体还用于：
将预测挡位对应的第一变速箱参数代入上预设变速箱外特性模型获取预测挡位对应的能量损失；
预设变速箱外特性模型包括：
Qj＝ajn+bjTn+cjn2+djT2n+ejn3+fjTn2
其中，Qj表示变速箱在j挡下的能量损失，n表示变速箱的输入转速，T表示变速箱的输入扭矩，aj,bj,cj,dj,ej,fj为j挡下的拟合系数。
进一步的，第一计算模块402、具体还用于：
将能量损失极限值代入润滑流量计算模型获取变速箱的润滑油预测需求量；
润滑流量计算模型包括：
V＝Q/(C·ρ·Δt)
其中，V表示变速箱的润滑油预测需求量，Q表示变速箱的生热量，C表示润滑油比热容，ρ表示润滑油密度，Δt表示润滑油冷却变速箱后的温升值。
进一步的，第一计算模块402、具体还用于：
根据预测挡位获取输入转速；
根据行车参数和输入转速通过预设车辆动力学模型获取输入扭矩；
其中，预设车辆动力学模型包括：
其中，T表示变速箱的输入扭矩，u表示车辆的行驶速度，α表示道路坡度，ig表示变速箱的传动比，i0表示主减速器的传动比，r表示车轮半径，m表示车辆总质量，g表示重力加速度，τ表示道路滚动阻力系数，C表示风阻系数，A表示车辆迎风面积，δ表示车辆旋转质量转换系数，σ表示车辆加速度，η表示车辆传动系传动效率。
进一步的，第二计算模块403、具体还用于：
根据润滑油型号参数确定变速箱的第二变速箱参数；
其中，润滑油型号参数包括润滑油型号，第二变速箱参数包括润滑油冷却变速箱后的温升值；根据润滑油型号参数确定变速箱的第二变速箱参数，包括：
若润滑油型号为J2360，Δt取20℃；若润滑油型号为GL-5，Δt取15℃；若润滑油型号为GL-4，Δt取10℃；
其中，润滑油型号参数包括润滑油粘度等级，第二变速箱参数包括润滑油比热容和润滑油密度，根据润滑油型号参数确定变速箱的第二变速箱参数，包括：
若润滑油粘度等级为85W-90，确定C取1.94kJ/kg*k，ρ取870kg/m3；若润滑油粘度等级为75W-80，确定C取2.02kJ/kg*k，ρ取835kg/m3；若润滑油粘度等级为75W-90，确定C取2.24kJ/kg*k，ρ取855kg/m3。
本实施例提供的变速箱润滑油量预测设备，可执行上述变速箱润滑油量预测方法，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。
在前述的一种变速箱润滑油量预测设备的具体实现中，各模块可以被实现为处理器，处理器可以执行存储器中存储的计算机执行指令，使得处理器执行上述变速箱润滑油量预测方法。
图5为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。如图5所示，该电子设备50包括：至少一个处理器501和存储器502。该电子设备50还包括通信部件503。其中，处理器501、存储器502以及通信部件503通过总线504连接。
在具体实现过程中，至少一个处理器501执行存储器502存储的计算机执行指令，使得至少一个处理器501执行如上电子设备侧所执行的变速箱润滑油量预测方法。
处理器501的具体实现过程可参见上述方法实施例，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。
在上述实施例中，应理解，处理器可以是中央处理单元(英文：CentralProcessing Unit，简称：CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(英文：DigitalSignal Processor，简称：DSP)、专用集成电路(英文：Application Specific IntegratedCircuit，简称：ASIC)等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
存储器可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储NVM，例如至少一个磁盘存储器。
总线可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，ISA)总线、外部设备互连(Peripheral Component，PCI)总线或扩展工业标准体系结构(ExtendedIndustry Standard Architecture，EISA)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，本申请附图中的总线并不限定仅有一根总线或一种类型的总线。
上述针对电子设备以及主控设备所实现的功能，对本发明实施例提供的方案进行了介绍。可以理解的是，电子设备或主控设备为了实现上述功能，其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。结合本发明实施例中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，本发明实施例能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。本领域技术人员可以对每个特定的应用来使用不同的方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明实施例的技术方案的范围。
本申请还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行计算机执行指令时，实现如上变速箱润滑油量预测方法。
上述的计算机可读存储介质，上述可读存储介质可以是由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。可读存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。
一种示例性的可读存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该可读存储介质读取信息，且可向该可读存储介质写入信息。当然，可读存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和可读存储介质可以位于专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuits，简称：ASIC)中。当然，处理器和可读存储介质也可以作为分立组件存在于电子设备或主控设备中。
本申请还提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品包括：计算机程序，计算机程序存储在可读存储介质中，电子设备的至少一个处理器可以从可读存储介质读取计算机程序，至少一个处理器执行计算机程序使得电子设备执行上述任一实施例提供的方案。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各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：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部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各实施例技术方案的范围。
Claims (10)
1.一种变速箱润滑油量预测方法，其特征在于，包括：
获取预测的行车参数和多个预测挡位；其中，所述行车参数包括行驶车速、加速度和坡道角度；
根据所述行车参数通过预设车辆动力学模型获取所述预测挡位下的第一变速箱参数，所述第一变速箱参数包括变速箱的输入转速和输入扭矩；
根据所述第一变速箱参数通过预设变速箱外特性模型和润滑流量计算模型获取所述变速箱的润滑油预测需求量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一变速箱参数通过预设变速箱外特性模型和润滑流量计算模型获取所述变速箱的润滑油预测需求量，包括：
根据所述第一变速箱参数通过预设变速箱外特性模型获取多个所述预测挡位下的能量损失；
根据多个所述预测挡位对应的所述能量损失中的最大值获取能量损失极限值；
根据所述能量损失极限值通过所述润滑流量计算模型获取所述润滑油预测需求量。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一变速箱参数通过预设变速箱外特性模型所述获取多个所述预测挡位下的能量损失，包括：
将所述预测挡位对应的所述第一变速箱参数代入上所述预设变速箱外特性模型获取所述预测挡位对应的所述能量损失；
所述预设变速箱外特性模型包括：
Qj＝ajn+bjTn+cjn2+djT2n+ejn3+fjTn2
其中，Qj表示变速箱在j挡下的能量损失，n表示变速箱的输入转速，T表示变速箱的输入扭矩，aj,bj,cj,dj,ej,fj为j挡下的拟合系数。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述能量损失极限值通过所述润滑流量计算模型获取所述变速箱的润滑油需求量，包括：
将所述能量损失极限值代入所述润滑流量计算模型获取所述变速箱的润滑油预测需求量；
所述润滑流量计算模型包括：
V＝Q/(C·ρ·Δt)
其中，V表示变速箱的润滑油预测需求量，Q表示变速箱的生热量，C表示润滑油比热容，ρ表示润滑油密度，Δt表示润滑油冷却变速箱后的温升值。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述行车参数通过预设车辆动力学模型获取所述预测挡位下的第一变速箱参数，包括：
根据所述预测挡位获取所述输入转速；
根据所述行车参数和所述输入转速通过所述预设车辆动力学模型获取所述输入扭矩；
其中，所述预设车辆动力学模型包括：
其中，T表示变速箱的输入扭矩，u表示车辆的行驶速度，α表示道路坡度，ig表示变速箱的传动比，i0表示主减速器的传动比，r表示车轮半径，m表示车辆总质量，g表示重力加速度，τ表示道路滚动阻力系数，C表示风阻系数，A表示车辆迎风面积，δ表示车辆旋转质量转换系数，σ表示车辆加速度，η表示车辆传动系传动效率。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述根据所述能量损失极限值通过所述润滑流量计算模型获取所述变速箱的润滑油需求量之前，所述方法还包括：
根据润滑油型号参数确定所述变速箱的第二变速箱参数；
其中，所述润滑油型号参数包括润滑油型号，所述第二变速箱参数包括所述润滑油冷却变速箱后的温升值；所述根据润滑油型号参数确定所述变速箱的第二变速箱参数，包括：
若润滑油型号为J2360，Δt取20℃；若润滑油型号为GL-5，Δt取15℃；若润滑油型号为GL-4，Δt取10℃；
其中，所述润滑油型号参数包括润滑油粘度等级，所述第二变速箱参数包括所述润滑油比热容和所述润滑油密度，所述根据润滑油型号参数确定所述变速箱的第二变速箱参数，包括：
若润滑油粘度等级为85W-90，确定C取1.94kJ/kg*k，ρ取870kg/m3；若润滑油粘度等级为75W-80，确定C取2.02kJ/kg*k，ρ取835kg/m3；若润滑油粘度等级为75W-90，确定C取2.24kJ/kg*k，ρ取855kg/m3。
7.一种变速箱润滑系统，其特征在于，包括油量控制端和给油装置，所述给油装置包括流量控制阀、油冷器、油泵、吸滤器和油池；
所述油池通过所述吸滤器与所述油泵的一端连接，所述油泵的另一端依次连接所述流量控制阀和所述油冷器的一端，所述油冷器的另一端能够通入变速箱齿轮组；所述油量控制端与所述流量控制阀连接；
所述油量控制端、用于实现根据权利要求1-6任一项所述的方法获取变速箱的润滑油预测需求量；
所述流量控制阀、用于根据所述润滑油预测需求量通过油泵抽取润滑油。
8.一种变速箱润滑油量预测设备，其特征在于，包括：
获取模块、用于获取预测的行车参数和多个预测挡位；其中，所述行车参数包括行驶车速、加速度和坡道角度；
第一计算模块、用于根据所述行车参数通过预设车辆动力学模型获取所述预测挡位下第一变速箱参数，所述第一变速箱参数包括变速箱的输入转速和输入扭矩；
第二计算模块、用于根据所述第一变速箱参数通过预设变速箱外特性模型和润滑流量计算模型获取所述变速箱的润滑油预测需求量。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；
所述存储器存储计算机执行指令；
所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现如权利要求1至7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1至7任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311769775.0A CN117744245A (zh) | 2023-12-20 | 2023-12-20 | 变速箱润滑系统、油量预测方法、设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311769775.0A CN117744245A (zh) | 2023-12-20 | 2023-12-20 | 变速箱润滑系统、油量预测方法、设备及存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117744245A true CN117744245A (zh) | 2024-03-22 |
Family
ID=90277325
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311769775.0A Pending CN117744245A (zh) | 2023-12-20 | 2023-12-20 | 变速箱润滑系统、油量预测方法、设备及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117744245A (zh) |
-
2023
- 2023-12-20 CN CN202311769775.0A patent/CN117744245A/zh active Pending
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EP3640504B1 (en) | Method and device for determining maximum gear ratio of transmission | |
| DE102009039374B4 (de) | Vorausschauendes Wärmemanagement in einem Kraftfahrzeug | |
| AU2014241858B2 (en) | System and method for engine driveline disconnect during regeneration in hybrid vehicles | |
| CN103821919B (zh) | 双离合器自动变速箱的冷却流量控制方法及系统 | |
| EP3227584B1 (en) | Lubrication system and a method for controlling the lubrication system | |
| CN104295429A (zh) | 混合动力车辆发动机暖机 | |
| CN113775425B (zh) | 发动机转速控制方法及装置 | |
| CN109099155A (zh) | 一种dct变速器双泵系统、控制方法及汽车 | |
| CN114776736B (zh) | 液力缓速器智能控制方法、系统及程序产品 | |
| CN114258364A (zh) | 一种混合动力车辆的请求驱动力的确定方法及装置 | |
| US9988955B1 (en) | Dry sump system warm up strategy | |
| CN114183231A (zh) | 一种发动机散热风扇控制方法、系统及发动机冷却系统 | |
| CN117744245A (zh) | 变速箱润滑系统、油量预测方法、设备及存储介质 | |
| WO2018203798A1 (en) | A lubrication system for a gearbox arranged in a vehicle | |
| RU2536753C2 (ru) | Способ вождения автомобиля и система для его осуществления | |
| CN117124884A (zh) | 变速箱系统动力总成工作模式控制方法、装置及设备 | |
| CN112311301B (zh) | 一种基于道路工况的电机冷却控制方法及介质 | |
| CN107891864A (zh) | 并联混合动力系统的等效油电折算系数获取方法及装置 | |
| CN111731317A (zh) | 用于车辆的流体系统和用于所述系统的诊断方法 | |
| CN116572974A (zh) | 车辆载重获取方法、装置、设备和介质 | |
| CN114954474A (zh) | 一种车辆控制方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN114215904B (zh) | 润滑油冷却方法、装置、系统、机械装置及作业机械 | |
| CN115234644A (zh) | 一种车辆自动变速箱的档位控制方法及装置 | |
| CN117052880A (zh) | 油泵控制方法、油泵控制装置、车辆及可读存储介质 | |
| CN115023366A (zh) | 用于优化能量消耗的车辆控制系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |