随着中国汽车市场的蓬勃发展,中国汽车保有量不断增加,车辆使用者对整车舒适性、换挡自动操纵等要求不断提高,不同驾驶员对车辆性能的要求也不尽相同,因此车辆自动变速技术智能化的研究具有非常重要的意义。论文以合肥工业大学汽车工程技术研究院自主研发的双离合自动变速器为对象,进行自动变速智能控制研究,主要研究工作如下:(1)在对驾驶员的驾驶行为和驾驶意图进行分析的基础上,制定基于小波神经网络及贝叶斯融合决策的驾驶习惯识别方法进行驾驶习惯识别,首先采用小波神经网络进行驾驶风格辨识,然后基于贝叶斯融合决策对驾驶风格辨识结果进行数据融合决策,识别出驾驶习惯。(2)目前大多采用频域或时域分析方法对驾驶习惯进行定性的分类和识别,针对这一问题,制定一种定量分析的驾驶习惯识别方法,首先对驾驶操纵行为混沌时间序列进行相空间重构处理,然后采用G-P算法计算混沌时间序列的特征量并进行分析,制定一种基于关联维数和Kolmogorov熵的驾驶习惯评价指标,该指标可以定量评估驾驶员的激进程度,进行驾驶习惯的识别。(3)依据解析法计算得到车辆的基本换挡规律;针对不同驾驶习惯对自动变速换挡控制有不同的需求,提出基于驾驶习惯识别的车辆自动变速换挡修正控制策略,对不同驾驶习惯匹配不同的换挡修正系数;基于MATLAB/Simulink仿真软件搭建整车动力学模型,并进行仿真验证换挡修正控制策略的有效性。(4)基于LABVIEW搭建驾驶习惯识别与换挡修正系统进行实车试验,验证基于驾驶习惯识别的自动变速换挡修正控制策略的可行性。