工程车辆液力机械传动系统中普遍存在承受高强度负载时传动效率下降的问题,为了提高传动系统效率,需采取增加动力换挡变速器的挡位,并采用自动变速技术来适应负载的变化,控制液力变矩器尽量工作在高效区。本文结合教育部骨干教师基金项目“提高工程车辆液力机械传动系统动力性与经济性的电控方法研究”,博士点基金资助项目(20020183003)“四参数自动变速技术研究”及国家自然科学基金项目(59705005)“工程车辆液力传动系统的电子节能控制研究”,从节能角度出发,对工程车辆节能换挡规律进行了研究。并在此基础上首次提出了采用遗传优化径向基函数神经网络智能控制技术的工程车辆自动换挡策略。建立了工程车辆自动变速智能控制系统,使车辆自动变速具有了智能化特征,能够适应外界载荷和环境工况的变化。为了测试遗传优化径向基函数神经网络结构及算法的可行性,验证节能换挡规律的正确性与可靠性,在Matlab/Simulink 环境支持下,建立了工程车辆动力传动系统仿真模型,并进行了仿真实验。仿真结果表明,将遗传径向基函数神经网络用于自动换挡控制是可行的,能够很好地解决最佳挡位识别问题,并能及时、准确地满足工程车辆自动换挡的要求。开发了以TMS320LF2407A DSP 为核心的自动变速电子控制单元(ECU),进行了系统软件和硬件的设计和调试。最后在工程车辆电控系统试验台上进行了控制算法的验证试验和ECU 的自动变速控制试验。试验结果表明,所开发的ECU对工程车辆自动变速的智能控制是实时、有效和可靠的,能够保证传动系统经常工作在高效区,从而达到节能的目的。本文的研究成果丰富了工程车辆自动操纵理论,对于提高我国工程车辆的自动化程度,改善工程车辆的动力性和经济性具有重要意义,并为自动变速电子控制单元的开发向实用化方向发展奠定了基础。