基于ANFIS 的某液力變速器閉鎖離合器控制規(guī)律的智能提取

黎云兵，詹雋青，朱俊臻，李立順，朱先民

(1.軍事交通學(xué)院 研究生管理大隊，天津300161;2.軍事交通學(xué)院國家應(yīng)急交通運(yùn)輸裝備工程技術(shù)研究中心，天津300161)

1 ANFIS 結(jié)構(gòu)和原理

ANFIS(adaptive network based fuzzy inference system)，即自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)。模糊推理系統(tǒng)的基礎(chǔ)是Takagi-Sugeno 模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)了3 個模糊控制的基本過程，即模糊推理、模糊化以及反模糊化。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有學(xué)習(xí)機(jī)制，這種機(jī)制是構(gòu)成自適應(yīng)神經(jīng)模糊控制器的重要原理［1］。為了使這一系統(tǒng)能夠達(dá)到智能學(xué)習(xí)、智能組織以及智能自適應(yīng)的目的，可以對模糊推理控制規(guī)則進(jìn)行自動調(diào)整，調(diào)整的方法有在線學(xué)習(xí)算法和離線訓(xùn)練等。目前最為常用的一種模糊推理模型即為TS 模型，后來稱Sugeno 模型，該模型是在1985年由Takag 和Sugeno 提出來的。這種模型屬于非線性的，比較適合用于表達(dá)較為復(fù)雜系統(tǒng)的動態(tài)模型。其經(jīng)典的模糊推理的規(guī)則［2］是:

其中的模糊數(shù)為A和B，結(jié)論中的精確數(shù)為z=f(x，y)，一般情況下f(x，y)是x和y的多項式，圖1 為ANFIS 網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖。

(1)第1 層。模糊化層，把輸入的變量采取模糊化處理，得到相應(yīng)的模糊集隸屬度。模糊化層的所有節(jié)點均為自適應(yīng)節(jié)點，且具有節(jié)點函數(shù)。

在此式中，節(jié)點i的輸入分別為x和y，模糊集的隸屬度為O1，i。

A(x)作為A的隸屬函數(shù)同時也可以是其他任意適合的參數(shù)化的隸屬函數(shù)，包括三角函數(shù)、鐘形函數(shù)和高斯函數(shù)等。

(2)第2 層。針對前提部的模糊集進(jìn)行運(yùn)算。位于第2 層的所有節(jié)點的輸出為全部輸入信號的代數(shù)之積，每個節(jié)點均為固定的節(jié)點，即

(3)第3 層。位于該層的全部節(jié)點均為固定節(jié)點，歸一化處理各條規(guī)則的激勵強(qiáng)度，即

(4)第4 層。位于這一層的均是自適應(yīng)節(jié)點，每個節(jié)點都有節(jié)點函數(shù)。這一層的參數(shù)被稱作結(jié)論參數(shù)，由下式計算每條規(guī)則的輸出，即

式中:wi為由第3 層經(jīng)過歸一化傳來的激勵強(qiáng)度;(pi，qi，ri)為節(jié)點的參數(shù)集。

(5)第5 層。這一層也被稱為輸出層。位于這層的單節(jié)點是被標(biāo)記M的固定節(jié)點，總輸出根據(jù)此固定節(jié)點來計算全部傳來信號的和，即

關(guān)系圖中包括2 個輸入、1 個輸出，與Sugeno模糊推理系統(tǒng)基本等價。通過對結(jié)論參數(shù)即線性參數(shù)和前提參數(shù)即非線性參數(shù)的調(diào)整實現(xiàn)對模糊推理系統(tǒng)的學(xué)習(xí)。

2 閉鎖離合器控制規(guī)律分類

對于不同的自動變速器，液力變矩器的閉鎖時機(jī)不同。閉鎖點的選擇應(yīng)根據(jù)實際情況來決定，有在耦合器工況點，也有在對應(yīng)最高效率點，或者設(shè)在它們中間。通常，閉鎖控制規(guī)律主要有以下2 種:單參數(shù)控制與雙參數(shù)控制［3］。

2.1 單參數(shù)控制

(1)渦輪轉(zhuǎn)速nT控制。一般是先確定閉鎖點速比，通過其與發(fā)動機(jī)匹配時的轉(zhuǎn)速換算得出nT。低擋閉鎖nT較高，液力變矩器平穩(wěn)傳遞轉(zhuǎn)矩的性能被充分利用;高擋閉鎖nT較低，汽車多行駛在閉鎖工況下，使燃油經(jīng)濟(jì)性提高。

(2)車速v控制。它屬于高擋閉鎖方案，可避免低擋頻繁閉鎖，減少引起的磨損與沖擊，通常應(yīng)用于城市大客車上。

(3)擋位控制。變速器處于高擋時閉鎖，與車速控制相近。

2.2 雙參數(shù)控制［4］

(1)速比i=nT/nB控制。其實質(zhì)是由渦輪轉(zhuǎn)速nT和泵輪轉(zhuǎn)速nB雙參數(shù)控制。

(2)油門開度α 和渦輪轉(zhuǎn)速nT控制。油門開度不同，閉鎖點對應(yīng)的nT也不同，油門開度大時，閉鎖nT高，晚閉鎖;油門小時相反。

(3)油門開度α 和車速v控制。它與(2)的區(qū)別是，油門開度一定時，只有當(dāng)車速到達(dá)預(yù)設(shè)值時才閉鎖，一般也是高擋閉鎖，低擋解鎖［5］。從燃油經(jīng)濟(jì)性角度分析，液力變矩器解鎖時效率始終比1小，因而設(shè)定的閉鎖點對應(yīng)的車速越低，越有助于提高傳動系統(tǒng)的效率，改善燃油經(jīng)濟(jì)性;從閉鎖品質(zhì)方面來看，油門開度較小時，發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速也相對較低，閉鎖所帶來的振動與沖擊也很低，閉鎖離合器的壽命可以有效地延長。

3 閉鎖離合器控制規(guī)律的智能提取

由目標(biāo)變速器換擋離合器工作邏輯(見表1)可知，在正常行駛工況下，目標(biāo)變速器閉鎖離合器在高擋閉鎖，1、2 擋解鎖，3 擋選擇性閉鎖。本文閉鎖離合器閉鎖控制所選取的控制參數(shù)為油門開度和行駛速度?？梢韵忍崛￠]鎖和解鎖點發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速，然后換算成3 擋不同油門下閉鎖和解鎖點汽車的行駛速度。

表1 目標(biāo)變速器換擋離合器工作邏輯

圖2、3 為提取的180 組3 擋閉鎖點和解鎖點汽車運(yùn)行參數(shù)。

圖2 閉鎖點參數(shù)

采用自適應(yīng)模糊神經(jīng)的方法提取3 擋擋位的閉鎖和解鎖規(guī)律，是一種高效的智能提取方法，提取流程如下。

圖3 解鎖點參數(shù)

(1)第1 步。分別調(diào)入閉鎖和解鎖點訓(xùn)練數(shù)據(jù)，運(yùn)用Matlab 中ANFIS 工具箱進(jìn)行訓(xùn)練。在訓(xùn)練過程中給定輸入與輸出數(shù)據(jù)，將油門開度作為輸入，發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速作為輸出。將輸入?yún)?shù)進(jìn)行模糊子集分類，此時ANFIS 將構(gòu)建模糊推理系統(tǒng)，在訓(xùn)練一段時間后，模型開始匹配訓(xùn)練數(shù)據(jù)，最后得出輸出數(shù)據(jù)。圖4 和圖5 為閉鎖點和解鎖點訓(xùn)練數(shù)據(jù)。圖6 和圖7 為ANFIS 工具箱訓(xùn)練生成的閉鎖點和解鎖點發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速和油門開度圖。

圖4 閉鎖點訓(xùn)練數(shù)據(jù)

圖5 解鎖點訓(xùn)練數(shù)據(jù)

圖6 訓(xùn)練生成油門開度—發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速閉鎖曲線

圖7 訓(xùn)練生成油門開度—發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速解鎖曲線

(2)第2 步。訓(xùn)練完成后，需要提取不同油門開度下對應(yīng)的發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速，即提取訓(xùn)練模型中閉鎖、解鎖點數(shù)據(jù)(見表2)。

表2 不同油門開度下發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速

(3)第3 步。將ANFIS 工具箱訓(xùn)練后所得到的閉鎖點和解鎖點曲線擬合，得到油門開度—發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速閉鎖與解鎖擬合曲線(如圖8 所示)。

圖8 閉鎖與解鎖提取數(shù)據(jù)擬合曲線

根據(jù)汽車動力傳動的關(guān)系，在不考慮輪胎滑移率的情況下，閉鎖與解鎖點一般在液力變矩器耦合點附近，故閉鎖與解鎖點的液力變矩器傳動比取近似值為1，車速與發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速的關(guān)系［6］見式(7)，計算得出相應(yīng)車速，可將油門開度—發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速閉鎖與解鎖線轉(zhuǎn)化為油門開度—車速閉鎖與解鎖線。

式中:v為汽車車速，km/h;ne為發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速，r/min;r為汽車輪胎滾動半徑，m;it為液力變矩器傳動比，近似取1;ig為變速器擋位傳動比;i0為主減速器傳動比;if為分動器傳動比。

4 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取準(zhǔn)確性驗證

圖9 為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成的閉鎖和解鎖線與實車試驗曲線對比圖，圖10 為閉鎖誤差值及誤差率，圖11 為解鎖誤差值及誤差率?？梢钥闯?，閉鎖計算車速與真實車速差值大部分在-2 ～2 km/h，誤差率大部分在-0.1 ～0.1，即預(yù)測值為真實值的90%～110%。解鎖計算車速與真實車速差值大部分在-0.5 ～1.5 km/h，誤差率大部分在-0.06～0.01，即預(yù)測值為真實值的94%～101%。

驗證結(jié)果表明，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取的閉鎖控制規(guī)律很好體現(xiàn)了換擋過程中閉鎖離合器閉鎖與解鎖特性，說明用此方法提取閉鎖控制規(guī)律是可行的。

圖9 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成的閉鎖和解鎖線與實車試驗曲線對比

圖10 閉鎖誤差值及誤差率

圖11 解鎖誤差值及誤差率

5 結(jié) 語

本文提出了基于ANFIS 智能提取閉鎖離合器控制規(guī)律的方法，并對經(jīng)ANFIS 訓(xùn)練得到的閉鎖離合器控制規(guī)律與實車試驗所測的閉鎖離合器控制規(guī)律進(jìn)行比較，得出閉鎖控制規(guī)律控制參數(shù)的誤差值及誤差率。研究結(jié)果表明，經(jīng)ANFIS 訓(xùn)練得到的閉鎖離合器控制規(guī)律與實車試驗所測的閉鎖離合器控制規(guī)律結(jié)果基本一致，該智能提取控制規(guī)律的方法是可行的，可為智能提取控制規(guī)律提供參考。

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