换档控制是汽车自动变速技术中的重要部分。换档品质的好坏直接影响汽车的整车性能。世界各国都在不遗余力的进行着这方面的研究。随着电子技术与控制理论(经典控制、现代控制、智能控制)的发展,各种控制方法逐步被引入换档控制。设计与开发智能化程度较高的自动变速系统成为当前车辆自动变速的发展趋势,智能换档已成为汽车变速技术的发展方向。本文将智能技术应用于AMT换档控制方面进行研究分析工作。首先分析了车辆换档的动态变化过程,采用换档时间、冲击度和比滑摩功等参数对汽车换档过程中的换档品质进行了客观的评价。分析了影响AMT变速器换档品质的主要因素和换档过程存在的主要问题点,并提出了改进AMT变速器档位变化品质的方法。获得了发动机的部分负荷特性。根据车辆使用过程中,由于机械系统的磨损,以及车载变化和道路环境变化导致的车辆性能参数的变化因素,制定了基于各种参数变化条件下的补偿控制策略并进行了仿真分析。其次,结合CFA6422长丰M1A轿车的数据,得出了最佳动力性换档规律与最佳经济性换档规律。以三参数换档规律为基础,建立了换档过程模糊神经元网络模型,从描述换档规律的样本数据中提取出车辆状态与最佳档位对应关系,进行档位决策。最后,利用采用模糊神经元网络方法建立的换档发动机、离合器控制模型进行仿真分析。利用整个AMT系统换档动态模型,进行了计算机模拟仿真,仿真结果验证和比较了换档规律的优劣。结果表明,用模糊神经网络实现的三参数换档规律可实现良好的档位决策。