DE10296801T5

DE10296801T5 - Schaltqualität bei Fahrzeuggetrieben

Info

Publication number: DE10296801T5
Application number: DE10296801T
Authority: DE
Inventors: Jonathan Charles Loughborough Wheals
Original assignee: Ricardo MTC Ltd
Current assignee: Ricardo MTC Ltd
Priority date: 2001-05-11
Filing date: 2002-05-13
Publication date: 2004-04-22
Also published as: US7390284B2; DE10296802T5; AU2002314290A1; US20080306665A1; WO2002092379A1; US20040242374A1; US20040237681A1; JP2004530088A; WO2002093042A3; WO2002093042A2; JP2004529299A

Abstract

Fahrzeug-Kraftübertragungs-Modellierungssystem mit einem Getriebe-Schaltparameter-Modellelement, einem Fahrzeug-Modellelement, einem Fahrerparameter-Modellelement und einem Korrelationselement, um modellierte oder gemessene Parameter mit Schalt-Bewertungen zu korrelieren.

Description

Die Erfindung bezieht sich auf die Schaltqualität bei Fahrzeuggetrieben, insbesondere in Bezug auf die Schaltqualität bei automatisierten Schaltgetrieben (AMT).
In Europa ist ein beträchtliches Wachstum bei der Anwendung von automatisierten Schaltgetrieben (AMT) zu verzeichnen, und zwar vorwiegend aus Gründen der Kosten sowie der CO₂-Effizienz. Es gibt eine ganze Bandbreite solcher Getriebe, und sie können allgemein in Einzelkuppungssysteme (single clutch systems – AMT-1) und in Zweiwegesysteme (twin path systems – AMT-2) unterteilt werden. Weitere noch komplexere Versionen befinden sich in der Entwicklung. Die schlechte Schaltqualität dieser "ersten Welle" von Schaltgetrieben, das heißt, das Leistungsverhalten des Fahrzeugs während der Schaltvorgänge, insbesondere wie es von dem Fahrer wahrgenommen wird, stellt ein erhebliches Problem dar, und zwar infolge der Unterbrechung des antreibenden Drehmoments. Dies unterscheidet sich von herkömmlichen automatischen Planetengetrieben, bei denen das antreibende Drehmoment während des Schaltvorgangs positiv bleibt.
1 zeigt ein typisches AMT-Schaltprofil (Beschleunigung über die Zeit), aus dem ersichtlich ist, dass der Schaltvorgang eine lange Zeitdauer einnimmt und von einer Periode der Oszillation gefolgt ist.
Es wurden bereits verschiedene Versuche unternommen, um die AMT-Schaltqualität zu bewerten, jedoch basierten diese Versuche ungeeigneterweise auf entsprechenden Tests für Automatikgetriebe, die deutlich unterschiedliche Betrachtungen und Erwartungen haben oder auf stark vereinfachten Metriken basieren.
Die Erfindung ist in den Ansprüchen definiert.
Die Erfindung hat gegenüber bekannten Anordnungen zahlreiche Vorteile. Das Modellieren der verschiedenen Aspekte von Fahrzeug-Kraftübertragungen oder Getrieben, einschließlich eines Modells des Fahrers, ermöglichen es, dass ein vollständiger und praktischer Satz von Daten erhalten wird, der bezüglich der Schaltqualität relevant ist und beispielsweise die Auswirkungen auf den Fahrer in Betracht zieht. Als ein Ergebnis kann der Entwicklungsprozess signifikant konzentriert und verbessert werden, und zwar als ein Ergebnis der fortschrittlicheren angepassten Metriken. Es ist offensichtlich, dass sich die Bezugnahmen auf AMT-Getriebe auch auf andere Schaltgetriebe erstrecken, wie zum Beispiel automatisierte Getriebe mit einem stufenförmigen Verhältnis oder auf andere geeignete Getriebe. Die Erfindung ist außerdem auf andere vorübergehende Erscheinungen des Fahrzeugs anwendbar, für die eine objektive/subjektive Korrelation relevant ist.
Ausführungsbeispiele der Erfindung werden nun anhand eines Beispiels unter Bezugnahme auf die Zeichnungen beschrieben, in denen:
1 ein AMT-Schaltprofil zeigt;
2 eine weitere Analyse des Profils zeigt;
3 ein Schema von einer Technik für die eine objektive/subjektive Korrelation für AMTs zeigt;
4 ein Mehrelement-Modell eines Menschen für ein AMT-Schaltprofil zeigt;
5 ein Blockdiagramm von einem Steuersystem gemäß der Erfindung ist;
6 eine längsgerichtete Beschleunigung während des Schaltvorgangs zeigt;
7 einen zeitlichen Ablauf während des Schaltvorgangs zeigt;
8 die Komponenten erster Ordnung während des Schaltvorgangs zeigt;
9 die Komponenten zweiter Ordnung während des Schaltvorgangs zeigt;
10 ein Additionsverfahren gemäß der Erfindung zeigt,
11 eine Technik für die Steuerung eines Parameters zeigt, wie zum Beispiel eine Längsbeschleunigung des Fahrzeugs, gegenüber speziellen Profilen; und
12 einen Bereich von einem Schaltprofil relativ zur längsgerichteten Beschleunigung zeigt.
Insgesamt stellt die Erfindung einen verbesserten Lösungsansatz zum Messen, Modellieren und Steuern der Schaltqualität in AMTs zur Verfügung. Dieser basiert auf einer detaillierteren Analyse der Faktoren, die sich auf die Qualität des Schaltvorgangs sowohl physikalisch als auch bezüglich des Empfinden des Fahrers auswirken. Als ein Ergebnis stellt die Erfindung eine Bestimmung der subjektive Schaltqualität zur Verfügung, die durch das Messen oder Vorhersagen von zeitbasierten Daten erhalten wird. Außerdem kann das System verwendet werden, um Ursache/Wirkung-Tabellen zu definieren, die direkt die Steuervariablen in einer off-line-Umgebung verändern. Außerdem können bei on-line-Betrieb die Ursache/Wirkung-Tabellen Veränderungen in den Steueralgorithmen bewirken. Außerdem wird das System verwendet, um die Schaltqualität vorherzusagen und um eine Diagnose für Service-Gegenmaßnahmen bezeichnen, wenn ein gegebener Grenzwert überschritten wird.
Die Analyse der Schaltqualität macht es erforderlich, dass viele Faktoren in Kombination betrachtet werden müssen, einschließlich: Längsbeschleunigung, Fahrzeugneigung, akustische Frequenzen und zeitliche Ableitungen dieser Faktoren.
In jedem Fall muss die Technik zwei Schlüsselanforderungen in Betracht ziehen: die Identifikation von Merkmalen des Schaltvorgangs, die eine einfache mathematische Beschreibung bei einem aufgezeichneten oder vorhergesagten Schaltprofil ermöglichen, und eine Einrichtung zur Korrelation, die die unvermeidbaren Interaktionen zwischen sensorischen Eingängen zu dem Fahrer bei der Bildung einer Meinung in Betracht zieht.
2 zeigt in größerem Detail die Beschleunigung/Zeit-Kurve für einen AMT-Schaltvorgang (durchgehende Linie) zusammen mit einem "idealen" Profil (gestrichelte Linie). Weitere "ideale" Profile können für verschiedene Fahrstile geeigneter sein. 2 zeigt außerdem die Zeiten T1_Ideal und T1_Real für die idealen und realen (oszillierenden) Schaltvorgänge, die auf Bewertung der Technik basieren.
Gemäß einem ersten Lösungsansatz kann jeder Abweichung von diesem idealen Schaltvorgang ein mathematischer "Wert" zugewiesen werden, der wirken kann, um die ideale Bewertung von einem Wert 10 zu vermindern. Das Schaltprofil ist durch abschnittsweise Approximation unter Verwendung der folgenden Linienbereiche idealisiert:

- Linie 1: linear
– Linie 2: exponentieller Abfall
– Linie 3: linear
- Linie 4: exponentieller Anstieg
– Linie 5: gedämpfte Oszillation zweiter Ordnung, die einem exponentiellen Anstieg überlagert ist.

Andere abschnittsweise Elemente können außerdem gemäß der Natur der Metrik betrachtet werden: sportlicher oder komfortabler Schaltvorgang, wie in 2 gezeigt.
Eine Kostenfunktion enthält gewichtete Faktoren, die mit der Höhe der Abweichung von dem "idealen" Schaltvorgang für jeden der Linienbereiche in Beziehung stehen. Außerdem sind Faktoren bezüglich der als Gebiet A und B bezeichneten Gebiete ebenfalls enthalten. Die Einheiten dieser Gebiete ist Geschwindigkeit (ms^–2 × Zeit), je kleiner daher das kombinierte Gebiet (A + B) ist, desto kleiner ist der Verlust der zugehörigen Qualitäten, wie zum Beispiel kinetische Energie und Momentum. Das Gebiet B hat eine höhere Gewichtung als das Gebiet A, da es dann, wenn es dauerhaft ist, zu einem potentiellen Zustand gehören würde, in dem der Fahrer in dem Sitz bei Veränderung des Vorzeigens der Beschleunigung hin- und herwackeln würde.
Das Dämpfungsverhältnis des oszillierenden Linienbereichs 5 wird als ein Messwert für die Kosten von einem Endbereich des Schaltvorgangs angenommen.
Unter Bezugnahme auf 10 kann ein Kostenmessprozess in vereinfachter Form gesehen werden, in dem die Kosten durch Integration der Elemente zwischen den gemessenen und den idealen Schaltkurven abgeleitet sind.
Wie in 11 und 12 gesehen werden kann, besteht das Ziel darin, die reale Kurve zu variieren, um sie etwa einer gewünschten Kurve anzunähern, die selbst aus einer Analyse der "bevorzugten" Schaltqualität erzeugt ist, zum Beispiel modelliert, wie nachfolgend in größerem Detail beschrieben wird. Ein geeigneter Lösungsansatz besteht daher darin, einen Bereich der Schaltprofile zu definieren, beispielsweise durch Erzeugen von Fahrzeug-Schaltprofilen durch Drehmomentmodulation ohne Schalten des Getriebes. Wie in 12 gesehen werden kann, können dadurch beispielsweise die Kurven A, B und C erzeugt werden, von denen Kurve A das bevorzugte Profil ist. Durch Bestimmung der Schaltparameter, die zu dem unterschiedlichen Profil beitragen, kann eine Steuerstrategie entwickelt werden, um das bevorzugte Profil durch einen Kostenverminderungsansatz unter Verwendung des Additionsverfahrens zu erhalten, das vorstehend beschrieben wurde.
Ein anderer oder alternativer Lösungsansatz ist durch das Gesamtkorrekturschema dargestellt, das in 3 gezeigt ist. Block 10 bestimmt das zugehörige Manöver, identifiziert den bestimmte Schaltvorgang (zum Beispiel vierter Gang in zweiten Gang), die Fahrzeuggeschwindigkeit (zum Beispiel 100 km/h) und die Längsbeschleunigung (zum Beispiel 3 m/s/s). Da die Schaltqualität in hohem Maße von dem bestimmten Manöver abhängig ist, ist es offensichtlich, diese Informationen zu erhalten, was zum Beispiel durch geeignete Sensoren oder über die Motorsteuereinheit (ECU) erreicht werden kann. Block 20 enthält das Kraftübertragungsmodell mit den Fahrzeug-Kraftübertragungsfaktoren, die sich auf die Schaltqualität auswirken. Diese beinhalten in dem vorliegenden Ausführungsbeispiel das Motordrehmoment, die Motordrehzahl, Steuerung der Kupplung (Kupplungen), Steuerung der Eingriffsbetätigungsmittel des Getriebes, Steuerung von relevanten Aspekten des Fahrwerks (aktive Dämpfungen zur Steuerung der Neigung, aktive Fahrersitzergonomie), die alle wieder durch geeignete Sensoren überwacht werden.
In der Modellierungsstufe stellt Block 30 ein Fahrzeugmodell von irgendeinem geeigneten Typ dar, der die dynamischen/physikalischen Charakteristiken des Fahrzeugs darstellt. In dem vorliegenden Ausführungsbeispiel hat das Modell 30 drei Freiheitsgrade, X-Achse, Z-Achse und Neigung.
Die rohen Variablen, die die Schaltqualität beeinflussen, werden einem Parameterdefinitionsblock 40 zugeführt, der die Daten in Daten umwandelt, die die Schaltqualität darstellen (beispielsweise mittlere Beschleunigung, Spitze-zu-Spitze-Sprung und schnelle Fourier-Transformation der Beschleunigung in dem Bereich von 0–10 Hz. Um auf die Qualität des Schaltvorgangs zu bestimmen, wird eine Korrelation mit einer vorgegebenen Bewertung durchgeführt (unter Verwendung beispielsweise einer Bewertung von 1 – sehr schlecht bis 10 – sehr gut), und zwar basierend auf einer subjektiven Bewertung, die von einem erfahrenen Fahrzeug gemacht wird, das unter Durchführung des Manövers getestet wird. Irgendein geeignetes subjektives Bewertungs-Schema kann verwendet werden. Um die Bewertungs-Korrelation zu erhalten, wird ein neuronales Netzwerk 50 verwendet, von dem herausgefunden wurde, dass es in einer besonders wirksamen Weise arbeitet, um die Korrelation zu erhalten.
Zusätzlich zu den Fahrzeug/Kraftübertragungs-Eingaben kann die Subjektivität des Fahrers modelliert werden, und zwar unter Verwendung eines Sitzmodells 55 und eines Mehrelement-Modells von einem Menschen, das in 3 allgemein mit 60 bezeichnet und in 4 in größerem Detail gezeigt ist. Dadurch wird angenommen, dass eine Metrik abgeleitet werden kann, die Druckprofile, die auf den Körper des Fahrers wirken, Sensitivitätstransferfunktionen und zeitliche Ableitungen der folgenden Variablen beinhaltet: Kopfneigung 61, Fahrzeugneigung, sichtbare Geschwindigkeit 63, akustische Geschwindigkeit 62, normale Kräfte, Scherkräfte und neuromuskuläre Rückkopplung, um die Sitzposition beizubehalten, wobei sich die letztgenannten Parameter im wesentlichen auf den Hals 64 und auf die Arme des Fahrers beziehen. Diese Messungen liegen deutlich über den normalen Dateneingabetechniken, und daher wird das gezeigte Modell angewendet. Die Parameter und Grenzbedingungen werden variiert, bis das Modell in der gleichen Weise reagiert wie ein realer Fahrer, was es ermöglicht, dass das Modell alleine arbeiten kann. Wie nachstehend erläutert, ist ein neuronales Netzwerk ein besonders geeignetes System, um diese Aufgabe effizient zu erfüllen.
Die relevanten Parameter werden aus dem dynamischen Modell des Fahrers abgeleitet. Die Transformation dieser Variablen umfasst die Folgenden:

– zeitliche Ableitungen
– Mittelwert, positiver Spitzenwert, negativer Spitzenwert, Anzahl der wahrnehmbaren Oszillation
– Sensitivitätstransferfunktionen
– Dosiermetrik, die mit Leistungsspektraldichten in Beziehung stehen (von FFTs).

Die zusätzlichen üblichen Parameter beziehen sich auf Variablen, die mit der Sitzschiene des Fahrzeugs in Beziehung stehen, falls geeignet.

– Schaltzeit (gemessen als die Zeit von der Einleitung des Schaltvorgangs bis zu der Zeit, bei der das volle Drehmoment wieder vorhanden ist).
– Neigung: Neigungsrate und Neigungsbeschleunigung, wobei die positive und die negativen Neigung als separate Variablen behandelt werden.
– Längsbeschleunigung: Mittelwert, positiver Spitzenwert, negativer Spitzenwert, Anzahl der wahrnehmbaren Oszillationen.
– Sprung: Mittelwert, positiver Spitzenwert, negativer Spitzenwert, Anzahl der wahrnehmbaren Oszillationen.

Die zugehörigen Metriken werden außerdem als Dosiermetriken abgeleitet, die mit Leistungsspektraldichten (von FFTs) von Vibrationen in den Längs- und Neigungsbetriebsarten in Beziehung stehen.
Die obigen Transformationen werden auf die folgenden Variablen angewendet:

– normale Druckprofile, die auf den Körper des Fahrers wirken
– Scherkräfte
– Kopfneigung
– Rumpfneigung über der Hüftachse (spinale Biegung wird in einem einfachen Fall als Null angenommen, obwohl komplexere Modelle für realistische Fälle betrachtet werden)
– Veränderung der Motordrehzahl: visuelle Drehzahl und akustische Drehzahl
– Einfluss der auralen Geräusche (SPL-Verteilungen), die aus einer Veränderung des Zustands der Kraftübertragung resultieren (Last und Geschwindigkeit)
– Neuromuskuläre Anstrengung, die mit der Steuerung der Halsmuskeln in Beziehung stehen, um die Position beizubehalten, wobei sich der letzte Parameter wesentlich auf den Hals und auf die Arme des Fahrers beziehen. Eine Steuertechnik, vorzugsweise PID, wird angewendet, um das Gleichgewicht beizubehalten, und eine Messung, die mit der Höhe der Steuerwirkung in Beziehung steht, wird als eine Annäherung der muskulären Anstrengung verwendet.

Die so erhaltenen rohen Variablen werden dem Parameterdefinitionsblock 40 zugeführt, nachdem im Block 70 Sensitivitätsgewichtungen durchgeführt wurden. Diese Gewichtungen können voreingestellt oder in dem neuronalen Netzwerk 50 selbst erlernt werden. Die Parameter werden dem neuronalen Netzwerk 50 zugeführt, um eine Korrelation mit der vorhergesagten Bewertung zu erhalten.
Daher wendet das Verfahren den folgenden Prozess an:

– Aufzeichnen von Daten in dem Fahrzeug (Längsbeschleunigung, Neigung, Neigungsrate) mit der subjektiven Schalt-Bewertung.
– Wiederholen für einen weiten Bereich von Schaltvorgängen mit definierten Attributen, um einen schlechten Zustand der Daten zu vermeiden.
– Definieren von Funktionen, um die Druckprofile für die Körper/Sitz-Kontaktgebiete zu beschreiben.
– Verwenden dieser Druckprofile, um Lasten auf das Fahrermodell zu übertragen.
– Variieren der Grenzzustände (Profile), bis der simulierte Fahrer wie in einem realen Fahrzeug reagiert.
– Anwenden von neuronalen Netzwerken mit den Fahrzeugmesswerten als eine Eingabe-Ebene und von subjektiven Bewertungen als die Ausgabe-Ebene, um die Korrelationsmetrik zu erhalten.

Die Wirksamkeit der Techniken erhöht sich, da, je größer die Anzahl der direkten Einflüsse ist, die in dem Modell enthalten sind, desto mehr wird die Wirkung äußerer Einflüsse (wie zum Beispiel ein Marken-Image) vermindert aber nicht vermieden. Es ist unvermeidbar, dass der gleiche Getriebe-Schaltvorgang (objektiv identisch) zu einer unterschiedlichen subjektiven Bewertung führt, wenn es bei zwei verschiedenen Fahrzeugplattformen bestimmt wird.
Als eine Folge wird ein Korrelationsmodell in der Form eines Algorithmus zur Verfügung gestellt, der Eingaben von Systemparametern (Transformationen von Variablen) und einem vorhergesagten Wert des Schaltqualität-Bewertung ausgibt. Das Modell kann in dem Fahrzeugentwicklungsprozess verwendet werden, wenn das neuronale Netzwerk in einer Kalibrierungsperiode trainiert wurde, um die Auswirkungen von Veränderungen des Fahrzeugs auf die Schaltqualität zu bestimmen und um die Konstruktion anzupassen, um die Schaltqualität zu verbessern.
Obwohl eine Verweistabelle, um die Korrelationsdaten zu speichern, oder ein angepasstes Regressionsmodell verwendet werden kann, bewirken neuronale Netzwerke einen einfachen und robusten Mechanismus, um Systemparameter in eine vorhergesagtes Bewertung zu konvertieren, die die nachfolgenden Komponenten beinhaltet:

– Eingabe-Ebene – Schnittstelle der Eingangsparameter
– Zwischen-Ebene – enthält Neuronen und gewichtete Verbindungen
– Ausgabe-Ebene – Schnittstelle für den Ausgabewert
– Trainingsumgebung – Anwendung der Trainingsdaten, um die Charakteristiken der Zwischen-Ebene zu verändern, um das Antwortverhalten des realen Systems wiederzugeben.

Außerdem bewirken neuronale Netzwerke wesentliche Effekte und mehrere Interaktionen. Jedes geeignete Netzwerk kann verwendet werden, und tatsächlich gibt es "Werkzeug-Kästen", die es ermöglichen, dass die Werkzeuge ohne Expertenkenntnis angewendet werden können. Geeignete Techniken von linearer/nicht-linearer Regression können zusätzlich oder alternativ angepasst werden.
Es ist offensichtlich, dass dann, wenn das System in einer Kalibrierungsphase unter Verwendung von Korrelationen relativ zu realen subjektiven Schaltvorgang-Bewertungen trainiert ist, eine Weiterentwicklung für ein spezielles Fahrzeug oder eine Klasse von Fahrzeugen unter Verwendung des Modells alleine durchgeführt werden kann. Außerdem kann das System in einem Fahrzeugsteuersystem des in 5 gezeigten Typs implementiert werden.
Das Steuersystem beinhaltet einen Fahrzeug-Manöversensor 100, der die Manöverparameter (Gangwechsel, Geschwindigkeit, Beschleunigung) erfasst und diese einer Steuerung 108 zuführt, die beispielsweise in dem ECU implementiert ist. Die Steuerung leitet die Steuerparameter aus einer Verweistabelle oder einem neuronalen Netzwerk ab, wie es in dem Kalibrierungs/Entwicklungs-Prozess erhalten wurde, und führt die Steuerparameter zu dem Schaltsteuerblock 102, der die Schaltvorgänge steuert, um die gewünschte Schaltqualität zu erhalten. Die Steuerung 108 kann außerdem Langzeitveränderungen in dem Fahrzeug kompensieren, indem Diagnoseeinrichtungen zur Verfügung gestellt werden, um die Konstanz zu steuern, indem eine Regelschleife mit zusätzlichen Sensor/Modell-Blöcken 104, 106 implementiert ist. Der Block 104 enthält ein Treiber-Modul, das Sensoren aufweisen kann, um die Wahrnehmung des Fahrers (zum Beispiel Beschleunigung) zu überwachen, und/oder ein Modell, das auf vordefinierten Werten basiert, die in der Kalibrierungs/Entwicklungsstufe abgeleitet wurden, um Parameter des menschlichen Modells zu bestimmen, wie zum Beispiel ein Hals-Impuls. Der Block 106 enthält Schaltparametersensoren (die alternativ gemessen und zu dem Steuerblock 108 von dem Schaltparameterblock 102 zurückgeführt werden), um kontinuierlich den Betrieb des Fahrzeugs zu überwachen. Basierend auf dieser Rückführung kann das ECU Steuerparameter über eine lange Zeit einstellen und/oder Notwendigkeit einer Reparatur oder Einstellung anzeigen. Zusätzlich zu der Einstellung der direkten Steuerparameter kann das ECU mit anderen Motorkomponenten verknüpft werden, und zwar unter dessen Steuerung (zum Beispiel aktive Aufhängung), die Schaltqualität einzustellen.
Es kann später gesehen werden, dass dann, wenn ein trainiertes neuronales Netzwerk als eine Komponente von dem Steuerblock 108 verwendet wird, das System mit dem Lernen der Schaltqualität fortfahren kann, und zwar basierend auf der Rückführung von dem Fahrermodul 104.
Ein weiteres mögliches System, das verbesserte Schaltqualität-Metriken zur Verfügung stellt, verwendet eine Systemidentifizierung, um das Verständnis der Getriebe-Schaltcharakteristiken zu unterstützen und um dynamische Beziehungen für das Fahrzeugsystem zu erhalten. Einfache Techniken zum Abschätzen der Parametersystembeschreibungen geben Schritt- und Impulsantwortannahmen und Daten, die als eine erste Stufe angewendet wurden.
Der zeitliche Ablauf der Längsbeschleunigung der gefederten Masse während eines Getriebe-Schaltvorgangs kann unterteilt werden in Drehmomentunterbrechung, Wiederanwendung und Übergangsphasen, siehe 6. Durch eine Untersuchung dieser Phasen erhält man Informationen über das Getriebe, die Kraftübertragung und die Fahrzeugdynamiken.
7 zeigt einen typischen zeitlichen Ablauf für die Rate der Veränderung der Längsbeschleunigung, die auf die Wiederanwendung des Drehmoments während eines Schaltvorgangs folgt. Unter der Annahme, dass das Drehmoment in einer annähernd schrittweisen Art wieder angewendet wird, entspricht der oben genannte zeitliche Ablauf einer Impulsantwort für das Fahrzeug und steht mit der Getriebe-Drehmomenteingabe bezüglich der Längsbeschleunigung der gefederten Masse (d.h. das Fahrzeug) in Beziehung.
Die in 7 gezeigten Ergebnisse zeigen an, dass das dynamische Verhaltens des Fahrzeugs durch ein System dritter Ordnung gekennzeichnet werden kann. Darüber hinaus, unter der Annahme, dass die Prinzipien der Überlagerung angewendet werden können, und zwar durch Untersuchung, ist es offensichtlich, dass die Impulsantwort Komponenten erster und zweiter Ordnung enthält, siehe 8 und 9.
Bei Betrachtung der oben genannten Komponenten erster und zweiter Ordnung der Impulsantwort können technische Erkenntnisse über die Schaltqualität und das Fahrzeug gewonnen werden. Beispielsweise geben die Komponenten erster Ordnung einen Hinweis bezüglich der Schaltzeitkonstanten und statistische Messwerte der Leistungsverluste während der Schaltvorgänge; die Komponente zweiter Ordnung kann verwendet werden, um die natürliche Frequenz und das Dämpfungsverhältnis der Kraftübertragung abzuschätzen (d.h. Parameter, die mit dem Shunt-Phänomen in Beziehung stehen).
Es wird nun gesehen, dass das vorstehend beschriebene Verfahren in vielen Fällen angewendet werden kann. Zunächst kann es zum Sammeln von objektiven und subjektiven Daten verwendet werden, die selbst eine Basis für die praktische Analyse sowie auch die Basis für das Automatisieren des subjektiven Bewertungsprozesses bilden. Eine off-live-Simulation, die normalerweise für die Entwicklung von mechanischen Elementen und von Steuerelementen verwendet wird, die sich auf die Kraftübertragung, den Antrieb und die Fahrzeugsysteme beziehen, können gemäß der Erfindung erweitert werden. Insbesondere ermöglichen das trainierte neuronale Netzwerk oder andere selektive Einrichtungen der Korrelation zwischen objektiven und subjektiven Daten die Vorhersage der objektiven Bestimmung des Systems oder von relevanten Teilen der Systemantwort, die es ermöglichen, dass geeignete Konstruktionsänderungen schnell identifiziert und in der Entwicklungsstufe implementiert werden können.
Wenn Konstruktionsparameter in der Entwicklungsphase angekommen sind, können diese bei dynamischen Testgeräten bestimmt werden. Solche Geräte werden mit Systemelementen gekoppelt, um bestimmte Aspekte des Systems zu simulieren. Zum Beispiel kann ein reales Getriebe durch ein elektrisches Dynamometer angetrieben werden, und zwar mit der Last, die auf die Ausgabe des Getriebes angewendet wird, das durch eine anderes Dynamometer belastet ist.
Außerdem, wie vorstehend beschrieben, können Sensitivitätsstudien durchgeführt werden, um die relevanten Effekte und Interaktionen zwischen System-Veränderungen aufgrund von Abnutzung und Verschlechterung während der Lebensdauer des Fahrzeugs zu erreichen. Dies kann in der Simulation erfolgen, was aus Gründen der Praktikabilität einfacher ist, kann aber auch im aktuellen Betrieb erfolgen des Fahrzeugs erfolgen, wie vorstehend erläutert. Die abgeleiteten Informationen können für zwei wesentliche Zwecke angewendet werden. Zunächst können die Informationen verwendet werden, um Systeme zu steuern, die dazu ausgestaltet sind, um die minimale gewünschte Schaltqualität-Leistungsfähigkeit in der wirksamsten Weise zu erreichen, und zwar hinsichtlich Gewicht/Kosten/Verpackungsumhüllung usw. Dies kann auf der System-Spezifikation für das Fahrzeug basieren und beispielsweise steuerbare Fahrgestellvorrichtungen und Kraftübertragungsvorrichtungen in Betracht ziehen. Als ein Ergebnis kann eine Toleranz eingebaut werden, um eine ähnliche Verschlechterung des Systems aufzunehmen. Außerdem können die abgeleiteten Informationen als gespeicherte Informationen verwendet werden, um die Steuersysteme des Fahrzeugs zu steuern, um Steuerparameter anzupassen, um die Schaltqualität während der Lebensdauer des Fahrzeugs beizubehalten, wenn sich mechanische Elemente des Fahrgestells und der Kraftübertragung verschlechtern. Mit anderen Worten, es kann eine dynamische Anpassung als eine Alternative zur Einleitung von Toleranzen angewendet werden.
Es ist offensichtlich, dass die Erfindung auf jedes geeignete ATM-Schema angewendet und verwendet werden kann, um Fahrzeuge und Fahrzeuggetriebe zu kalibrieren und zu entwickeln, und zwar basierend auf einem Schalt- Profil, das für das Fahrzeug oder den Markt geeignet ist (zum Beispiel weiche oder kurze Profile). Die Erfindung erstreckt sich nicht nur auf die in den Ansprüchen spezifizierten Merkmale, sondern auch auf jedes neuartige Merkmal, Verfahren oder Technik oder Kombination, die darin offenbart sind.
ZUSAMMEMFASSUNG
Fahrzeug-Kraftübertragungs-Modellierungssystem mit einem Kraftübertragungs-Modell (20), einem Fahrzeug-Modell (30), einem Sitz-Modell (55), einem Fahrer-Modell (60) und einem Korrelationselement (50), das ein neuronales Netzwerk beinhaltet. Als ein Ergebnis wird die Fahrzeug-Entwicklung verbessert, und zwar unter Verwendung des neuronalen Netzwerks (50), um modellierte Schalt-Aspekte mit zuvor erhaltenen subjektiven Bewertungen zu korrelieren.
(3)

Claims

Fahrzeug-Kraftübertragungs-Modellierungssystem mit einem Getriebe-Schaltparameter-Modellelement, einem Fahrzeug-Modellelement, einem Fahrerparameter-Modellelement und einem Korrelationselement, um modellierte oder gemessene Parameter mit Schalt-Bewertungen zu korrelieren.
System nach Anspruch 1, bei dem das Korrelationselement ein neuronales Netzwerk enthält.
System nach Anspruch 1 oder 2, bei dem das Schaltparameter-Modellelement als Parameter zumindest eines von Motordrehmoment, Motordrehzahl, Steuerung der Kupplung (Kupplungen), Steuerung der Getriebeeingriffsbetätigungsmittel, Steuerung der aktiven Dämpfer zur Steuerung der Fahrzeugneigung, Steuerung der aktiven Fahrersitzergonomien.
System nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem das Fahrerparameter-Modellelement als Parameter zumindest eines von Schaltzeit, Neigung, Längsbeschleunigung oder Sprünge umfasst, vorzugsweise an der Sitzschiene und/oder Druck, der auf den Körper des Fahrers wirkt, Scherkräfte, Kopfneigung, Oberkörperneigung um die Hüftachse, Motordrehzahlveränderung, akustische Geräusche oder neuromuskuläre Anstrengung am Hals.
System nach einem der vorhergehenden Ansprüche, außerdem mit einem Fahrzeugmanöver-Definitionselement.
System nach Anspruch 5, bei dem die Fahrzeugmanöver bezüglich von zumindest einem von Fahrzeuggeschwindigkeit, Fahrzeugbeschleunigung und spezifizierter Getriebeschaltvorgang definiert ist.
System nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem das Fahrzeuggetriebe ein Fahrzeuggetriebe mit einem stufenförmigen ist, vorzugsweise ein AMT-Getriebe.
Fahrzeugentwicklungssystem mit einem Modellierungssystem nach einem der vorhergehenden Ansprüche.
System nach Anspruch 8, bei dem der Beitrag der jeweiligen Schaltparametern zur Schalt-Bewertung identifiziert ist.
System nach Anspruch 9, bei dem einer oder mehrere Schaltparameter variiert werden, um die Schalt-Bewertung basierende auf deren Beitrag zu verbessern.
AMT-Fahrzeuggetriebe-Steuersystem mit einem Getriebe-Schaltparameter-Steuerelement, einem Fahrzeugmanöver-Erfassungselement und einer Steuerung, wobei die Steuerung dazu ausgestaltet ist, um Steuerbefehle von dem erfassten Fahrzeug manöver abzuleiten, um das Schaltparameter-Steuerelement zu steuern.
System nach Anspruch 11, bei dem das Steuerelement ein neuronales Netzwerk enthält.
System nach Anspruch 11 oder 12, außerdem mit einem Schaltqualität-Sensorelement.
System nach Anspruch 13, bei dem die Steuerung dazu ausgestaltet ist, um Steuerparameter einzustellen oder um einen Diagnosereport zur Verfügung zu stellen oder um andere Parameter basierend auf der erfassten Schaltqualität zu steuern.
Fahrzeugsteuersystem mit einem AMT-Fahrzeuggetriebe-Steuersystem nach einem der Ansprüche 11 bis 14.
Fahrzeug mit einem Steuersystem nach einem der . Ansprüche 11 bis 15.
Verfahren zum Kalibrieren eines Systems nach einem der vorhergehenden Ansprüche, mit den Schritten: Durchführen von einem oder mehreren vorbestimmten Manövern mit dem System und Korrelieren einer modellierten Bewertung gegenüber einer subjektiven Bewertung des Fahrers für das gleiche Manöver.
Verfahren nach Anspruch 17, bei dem die Kalibrierung durch ein neuronales Netzwerk durchgeführt wird.
Verfahren zum Modellieren eines AMT-Fahrzeuggetriebes mit den Schritten des Modellierens eines Fahrzeugs, Modellieren der zugehörigen Getriebe-Schaltparameter, Modellieren der zugehörigen Fahrerparameter und Korrelieren der modellierten Parameter mit Schalt-Bewertungen.
Verfahren zum Steuern eines AMT-Fahrzeuggetriebes mit dem Erfassen eines Fahrzeugmanövers, Ableiten von Schaltsteuerbefehlen für das erfasste Manöver und Steuern eines Schaltparameter-Steuerelements basierend auf den Steuerbefehlen.
Verfahren zum Entwickeln eines AMT-Fahrzeuggetriebes mit den Schritten des Messens eines Schaltprofils, Bestimmen der zugehörigen Faktoren und Variieren der zugehörigen Faktoren, um ein verbessertes Schaltprofil zu erhalten.
Verfahren nach Anspruch 20, bei dem eine Kostenfunktion mit Aspekten von einem Schaltprofil in Beziehung steht und das verbesserte Schaltprofil erhalten wird, indem die Kosten minimiert werden, die als Ableitung von dem bevorzugten Schaltprofil definiert sind.
Fahrzeug-Kraftübertragungs-Modellierungssystem mit einer Vielzahl von Kraftübertragungs-Modellierungselementen und einer Interaktionsüberwachung, die dazu ausgestaltet ist, um die Interaktionen zwischen den Elementen zu überwachen, wobei die Modellelemente ein sich zeitlich verschlechterndes Modell beinhalten und die Interaktionsüberwachung die Interaktionen zwischen den Elementen über die Zeit überwacht.
Fahrzeugentwicklungssystem mit einem Modellierungssystem nach Anspruch 23.