【摘 要】
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双离合器自动变速器（Dual Clutch Transmission,DCT）因其传动效率高、动力换挡、与手动变速器生产继承性好等优点,已在国内外取得广泛关注。针对目前DCT车辆起步过程建模困难、复杂工况适应能力差,以及起步意图识别准确率低、所需时间长等问题,本文进行了DCT车辆起步智能控制的研究,提出了基于起步意图识别的数据驱动预测控制方法,以进一步提高DCT智能化水平。本文主要研究内容如下:（
【基金项目】
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中国汽车产业创新发展联合基金项目“考虑动态服役性能和驾驶行为及行驶环境的DCT智能控制与评价方法”（No.U1764259）；
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双离合器自动变速器（Dual Clutch Transmission,DCT）因其传动效率高、动力换挡、与手动变速器生产继承性好等优点,已在国内外取得广泛关注。针对目前DCT车辆起步过程建模困难、复杂工况适应能力差,以及起步意图识别准确率低、所需时间长等问题,本文进行了DCT车辆起步智能控制的研究,提出了基于起步意图识别的数据驱动预测控制方法,以进一步提高DCT智能化水平。本文主要研究内容如下:（1）基于数据挖掘的驾驶员起步意图识别。首先,基于海量的起步试验数据,利用k-means算法对起步意图进行分类,即分成急起步、正常起步、慢起步;其次,利用机器学习算法（学习向量量化神经网络）对所标记后的起步数据进行学习,获得有效的起步意图识别模型;最后基于验证集数据对所获得识别模型进行了验证。（2）基于数据驱动建模的DCT车辆起步过程ARMAX模型。基于多组DCT车辆起步过程的输入输出数据,利用系统辨识思想,获得基于数据驱动的ARMAX模型,并针对该建模方法及模型的有效性进行了实车数据验证,为后面基于该数据模型的优化控制方法奠定了基础。（3）考虑起步意图及车辆状态的起步过程自适应数据驱动预测控制策略（ADDPC）。基于上述获得的ARMAX数据模型,结合模糊控制思想,综合考虑起步意图与车辆状态,制定了基于ARMAX模型的自适应优化控制方法;基于MATLAB/Simulink仿真平台进行不同起步意图下的多组仿真分析。结果表明:本文所提控制策略可以有效地反映驾驶员的起步需求;与未考虑车辆状态的DDPC以及传统的恒转速控制方法相对比,验证了A-DDPC控制方法可以有效改善起步性能;改变起步工况,A-DDPC仍然可以很好的控制起步过程,验证了A-DDPC具有一定的鲁棒性。
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