AMT自動離合器的變論域模糊控制*

姜建滿,趙 韓,趙曉敏

(合肥工業(yè)大學機械與汽車工程學院,合肥 230009)

2016169

AMT自動離合器的變論域模糊控制*

姜建滿,趙 韓,趙曉敏

(合肥工業(yè)大學機械與汽車工程學院,合肥 230009)

本文中針對AMT自動離合器的不確定性、非線性和時變性，采用基于模糊推理的變論域方法，為AMT自動離合器提出了變論域模糊控制策略，設計了不依賴于精確數(shù)學模型的雙二維離合器模糊控制器。仿真和試驗結果表明，與模糊邏輯控制相比，變論域模糊控制能有效地減小換擋沖擊，降低離合器的磨損，提高換擋過程的平順性。

AMT；自動離合器；變論域；模糊控制

前言

電控機械式自動變速器(AMT)是在傳統(tǒng)手動變速器的基礎上增加自動選換擋執(zhí)行機構、自動離合器執(zhí)行機構和變速器控制單元(TCU),以判斷換擋時刻，驅動執(zhí)行機構動作。離合器控制是AMT的關鍵技術之一，其控制性能的好壞直接影響車輛的換擋平順性。由于離合器和驅動機構存在諸多的非線性、時變及外界干擾，傳統(tǒng)的控制方法難以達到精確控制的要求。因此，必須尋找有效的離合器控制方法，以降低離合器控制過程中轉矩超調和振蕩帶來的沖擊等問題[1]。

針對AMT換擋過程中離合器的控制，近年來人們做了大量的研究，如自適應控制[2]、最優(yōu)控制[3-4]等，然而這些控制方法大多建立在已知的系統(tǒng)精確數(shù)學模型基礎之上。由于真實系統(tǒng)存在復雜性、非線性和時變性，往往很難獲得精確的數(shù)學模型。因此不依賴精確數(shù)學模型的智能控制逐漸成為研究的熱點。例如，文獻[5]和文獻[6]中將主觀評價與客觀數(shù)據(jù)相比較，利用模糊邏輯規(guī)則得出優(yōu)化的離合器接合規(guī)則；文獻[7]中利用灰色預測PID控制使控制系統(tǒng)的灰度得到一定程度的白化，解決了離合器控制的超調和振蕩問題；文獻[8]中采用動態(tài)滑?？刂扑惴▽崿F(xiàn)對離合器的有效控制,降低了常規(guī)滑?？刂破鞯亩墩瘳F(xiàn)象。文獻[9]中采用離合器滑差控制的方法，實現(xiàn)離合器接合和離合器分離之間的協(xié)調控制。

模糊控制不需要大量的學習數(shù)據(jù)，可以利用專家知識建立模糊規(guī)則庫，具有較好的控制性能[10]。模糊控制能整合人類專家的語言信息來實現(xiàn)復雜系統(tǒng)的控制。然而,基于領域專家得到的控制規(guī)則總是有限的，在既定的規(guī)則下無法保障控制器的插值精度(或逼近精度)。要想達到指定的控制精度,勢必要增加控制規(guī)則，這就增加了控制器的計算復雜性。因此模糊控制在控制精度和計算復雜性之間存在矛盾[11-13]。而變論域模糊控制的思想是在規(guī)則形式不變的前題下，論域隨著誤差變小而收縮(亦可隨著誤差增大而擴展)，局部地看，論域收縮相當于增加規(guī)則，從而提高了精度。

本文中在模糊控制的基礎上加入變論域思想，采用基于模糊推理的變論域方法，使伸縮因子隨輸入量的變化而變化，以便實現(xiàn)論域的自適應調節(jié)和解決控制器參數(shù)設置的難題。同時，考慮到控制器4個輸入變量之間的耦合關系，將離合器的控制設計成4輸入單輸出的雙二維模糊控制器，簡化了解耦方法和控制器結構。通過仿真和試驗，研究該方法的有效性，并與傳統(tǒng)的模糊控制進行比較。

1 離合器控制目標與換擋過程

1.1 換擋品質的評價指標

(1) 換擋時間

換擋時間t是指從發(fā)出換擋指令開始至換入目標擋后離合器完全接合，完成整個換擋操縱的總時間。若要求換擋快捷，應減小t；反之若要求換擋平穩(wěn)，則應適當延長t。

(2) 滑摩功

滑摩功W為離合器和同步器的摩擦力矩所作的功之和，分別記為Wclt和Wsyn。

式中：Tc(t)為離合器傳遞的轉矩；ωe(t)，ωc(t)和ωs(t)分別為發(fā)動機、離合器從動盤和同步器輸出軸的角速度；igin為換入新?lián)鯐r的目標傳動比；tc為離合器接合時間(即離合器的滑摩時間)；ts為同步器的同步時間。換擋過程中，應盡可能減小滑摩功，以減小離合器的磨損。

(3) 沖擊度

沖擊度j是評價換擋品質最重要的指標，一般用車輛縱向加速度的變化率來表示：

式中：v(t)為車輛行駛速度；a(t)為車輛加速度。換擋過程中應當使沖擊度盡可能的小，以保證換擋過程的平穩(wěn)性。

1.2 換擋過程分析

進行換擋過程的動力學分析，以便找出影響換擋品質的關鍵因素，AMT換擋過程可以分為3個階段，圖1為換擋過程的動力系統(tǒng)傳遞模型。

圖1 動力系統(tǒng)傳遞模型

(1) 分離離合器階段

當車輛以一定速度正常行駛時,離合器處于完全接合狀態(tài)，動力源到車輪間的動力學關系是確定的，此階段的沖擊度為

式中：Je，J1和J2分別為發(fā)動機轉動慣量、折合到離合器從動盤上的轉動慣量和折合到變速器輸出軸上的轉動慣量；Te(t)為發(fā)動機的轉矩；r為車輪滾動半徑。此階段的沖擊度主要取決于動力源輸出轉矩的擾動情況，因此，應當在換擋前后平穩(wěn)地加減動力轉矩，以提高車輛行駛的平穩(wěn)性。

當車輛需要換擋時,減小節(jié)氣門開度并迅速分離離合器。分離時間由離合器操縱機構的執(zhí)行速度決定，在此階段中，車速可認為基本不變，而沖擊度主要來自地面阻力矩的變化，也可認為幾乎不變。

(2) 選換擋階段

離合器完全分離后將變速器擋位退至空擋,接下來是同步器的同步階段，此時，在同步器摩擦力矩的作用下，目標檔位的主被動齒輪轉速差開始減小，此階段的沖擊度為

式中：Fs(t)為作用在同步器嚙合套上的軸向力(也叫換擋力),它與作用在變速桿手柄上的力成正比；μs為同步器錐面的摩擦因數(shù)；Rs為同步器錐面的平均半徑；α為錐面角。

可見，掛擋過程產生的沖擊主要取決于dFs(t)/dt，其值越大，即換擋越“粗暴”，則掛擋沖擊越大。由于掛擋階段離合器處于分離狀態(tài)，且掛擋同步過程本身產生的沖擊很小，因此掛擋階段所產生的沖擊對整車的行駛平穩(wěn)性影響很小。真正影響車輛行駛平穩(wěn)性的是離合器接合階段所產生的沖擊。

(3) 離合器接合階段

換入新?lián)鹾?，離合器開始接合，節(jié)氣門開度增大，動力恢復傳遞。此過程的時間由離合器的接合速度決定。此階段的沖擊度為

離合器滑摩過程中，離合器的摩擦阻力矩Tc(t)變化越快，換擋沖擊度越大。

換入新?lián)鹾?，動力源動力輸出端到車輪之間又恢復了確定的關系，之后的沖擊度為

換擋結束后，沖擊度的大小與動力源轉矩的變化率成正比，因此，車輛在正常行駛過程中，要求油門踏板平穩(wěn)變化，以提高車輛行駛的穩(wěn)定性。

由以上分析可知，離合器接合過程中，若接合速度過快，離合器從動盤傳遞的轉矩增長較快，引起車輛沖擊度較大，但換擋時間較短，離合器接合過程中造成的能量傳遞損失少，滑摩功少；反之，若離合器接合過慢，離合器從動盤傳遞轉矩的增長速度較慢，車輛的沖擊度較小，但換擋時間較長，滑摩功較大，影響離合器的使用壽命?？梢?，離合器的沖擊度和滑摩功是兩個相互矛盾的指標，影響著整車的動力響應特性、駕駛舒適性、動力傳遞效率和離合器的使用壽命等。

由離合器傳遞轉矩特性可知，Tc(t)與離合器的壓緊力Fc(t)成正比，而Fc(t)與離合器行程Xc成正比，分析影響換擋平順性的dTc(t)/dt∝dXc/dt，即分析換擋過程中離合器的接合速度vc可有效地優(yōu)化換擋控制。由以上分析，本文采取“快-慢-快”的離合器接合控制。

2 變論域模糊控制設計

由于汽車行駛過程中的外界環(huán)境、駕駛員意圖復雜多變，且發(fā)動機和離合器本身存在非線性、時滯、參數(shù)擾動等影響，用具有固定輸入、輸出論域的傳統(tǒng)模糊控制方法，難以充分發(fā)揮模糊控制的效果。模糊控制的本質就是插值控制，采用變論域模糊控制時，雖然規(guī)則形式不變，論域收縮使得規(guī)則局部細化，相當于增加了模糊規(guī)則數(shù)目，即插值點加密，從而提高了控制精度。變論域模糊控制的輸入、輸出變量可根據(jù)行駛工況的改變進行適時調整，非常適用于離合器這類非線性系統(tǒng)。

基于以上變論域的思想，本文中采用基于函數(shù)模型的變論域方法，使伸縮因子隨輸入量的變化而變化，對離合器的接合過程進行變論域的模糊控制。油門開度及其變化率反映駕駛員的意圖，離合器輸入、輸出軸的轉速差反映離合器的接合過程，因而本文中的離合器變論域模糊控制器，選取油門開度α及其變化率dα/dt和離合器輸入輸出軸角速度差ωec及其變化率dωec/dt作為輸入變量，輸出變量選取離合器的接合速度vc。變論域模糊控制的離合器控制系統(tǒng)結構如圖2所示。

圖2 離合器變論域模糊控制系統(tǒng)結構

2.1 輸入輸出變量的模糊化

根據(jù)上述控制思想，將輸入量α，dα/dt，ωec和dωec/dt及輸出量vc模糊化為5個等級，模糊變量均為{NB，NS，ZE，PS，PB}，對于vc，NB表示慢接合，NS表示較慢接合，ZE表示正常接合，PS表示較快接合，PB表示快接合。對于α，dα/dt，ωec和ωec而言，NB表示負大，NS表示負小，ZE表示零，PS表示正小，PB表示正大。對輸入、輸出變量其初始論域皆為[-4,4]，都采用三角形隸屬函數(shù)，輸入變量的隸屬函數(shù)如圖3所示。

圖3 輸入變量隸屬函數(shù)

2.2 基于模糊規(guī)則的伸縮因子

論域伸縮變化的數(shù)學模型有多種形式，但是難以找到精確的函數(shù)模型。論域的變化易于用語言的形式加以描述，故可在伸縮因子確定過程中采用模糊推理實現(xiàn)，這就避免了參數(shù)選擇和模型不精確的困難。具體算法如下。

α1，α2，α3和α4分別為輸入變量α，dα/dt，ωec和dωec/dt論域的伸縮因子，它們之間構成4個單輸入單輸出模糊控制器。β為輸出論域的伸縮因子，它的取值應該由α，dα/dt，ωec和dωec/dt共同確定，即根據(jù)4個輸入變量當前取值確定輸出論域進行多大程度的擴大或縮小。由于輸入變量較多，基于雙二維模糊控制的思想，設計成4輸入單輸出的雙二維模糊控制器，取α，dα/dt，ωec和dωec/dt作為輸入變量，一次只用兩個變量，即把輸入變量進行分離。為方便后面的計算和轉化，其初始論域皆為[0,1]。例如，當α和dα/dt均為“正大”，β應取“很大”以使輸出論域擴大；當α為“正大”，dα/dt為“負小”時，表明系統(tǒng)與設定值之間的差距很大，但系統(tǒng)正以很快的速度靠近設定值，此時β應取“很小”使論域壓縮。可總結成如下兩條規(guī)則：如果α是NB且dα/dt是NB，則β為VB；如果α是NB且dα/dt是PB，則β為ZE。輸入輸出變量伸縮因子模糊控制器的控制規(guī)則分別見表1和表2。輸入變量伸縮因子的隸屬函數(shù)如圖4(a)所示，輸出變量伸縮因子的隸屬函數(shù)如圖4(b)所示。

表1 輸入變量伸縮因子的控制規(guī)則表

表2 輸出變量伸縮因子的控制規(guī)則表

βα,ωecdα/dt,dωec/dtNBNSZEPSPBNBVBVBBMZENSVBBMSSZEBMZESMPSSSMBVBPBZEMBVBVB

圖4 輸入、輸出變量伸縮因子隸屬函數(shù)

3 離合器控制仿真與試驗

3.1 仿真

把所建立的發(fā)動機模型、傳動系統(tǒng)模型、阻力矩模型、變論域離合器控制模型等按照輸入、輸出關系在Simulink中有機地連接起來即可建立整車的換擋模型，仿真設定的主要參數(shù)如表3所示。

表3 仿真模型參數(shù)

油門開度的變化率反映駕駛員綜合路況車況等因素后作出的判斷，不同的油門開度體現(xiàn)不同的駕駛意圖。表4為變論域模糊控制和文獻[14]中提出的模糊邏輯控制下，不同油門開度變化率下相應的換擋品質評價指標對比。

表4 不同控制下?lián)Q擋品質比較

從表4可知，隨著油門開度變化率的增大，駕駛員希望盡快地接合離合器，換擋時間和滑摩功都相應減小，沖擊度變大，但都滿足沖擊j<10m·s-3的要求。以dα/dt取10為例，本文中所提出的變論域模糊控制和文獻[14]中所提出的模糊邏輯控制相比，換擋時間從0.93s增長到1.02s,在換擋時間僅增長0.09s的前提下，沖擊度從7.55m·s-3下降到5.69m·s-3，滑摩功從14.96kJ下降到13.69kJ。都有所下降。說明本文中提出的變論域模糊控制器設計是合理、有效的，跟原來的模糊邏輯控制相比提高了換擋品質。

3.2 試驗

利用Real-time Workshop工具箱把控制策略軟件生成C代碼，并把C代碼寫入控制器單片機。選用ETAS測試系統(tǒng)對控制器效果進行測試。在平直瀝青路面上對改進的AMT控制器車輛進行加速試驗，考察控制器效果，圖5為試驗測試圖，圖6為2 擋升3擋的試驗結果。由圖可見，采用本文中提出的雙層控制后，換擋品質大為提高，最大沖擊度小于10m·s-3，滑摩功為13.68kJ,換擋平順性較好，改善了AMT的換擋品質。

圖5 實車試驗圖

圖6 試驗用車2-3擋升擋過程

4 結論

針對具有不確定性的AMT離合器控制系統(tǒng)的復雜性、非線性、時變性和強耦合性，本文中創(chuàng)新性地將變論域方法和模糊理論相結合，提出了自動離合器的變論域模糊控制，并設計出離合器的雙二維模糊控制器。一方面避免了傳統(tǒng)控制中精確模型不容易獲得的難題，另一方面解決了傳統(tǒng)模糊控制中論域難以選擇的問題。針對試驗用車，分別進行仿真及實車試驗，結果表明，變論域的模糊控制更能有效地縮減離合器主、從動盤間的轉速差，降低換擋過程中產生的滑摩功，減小沖擊度，從而提高了換擋品質。

本文中所提出的變論域模糊控制能同時兼顧控制精度和計算復雜度，對具有不確定性的系統(tǒng)具有較好的控制效果，因此這種控制方法對復雜、時變、非線性的不確定系統(tǒng)具有很好的應用價值。

[1] GLIELMO L, IANNELLI L, VACCA V et al. Gearshift control for automated manual transmissions[J]. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics,2006,11(1):17-26.

[2] 謝先平,王旭東,吳曉剛,等.車輛起步過程發(fā)動機恒轉速自適應模糊控制研究[J].系統(tǒng)仿真學報,2008,20(16):4382-4386.

[3] 江發(fā)潮,陳全世,曹正清.機械式自動變速器的離合器優(yōu)化控制[J].清華大學學報(自然科學版),2005,45(2):242-245.

[4] GLIELMO L, VASCA F. Optimal control of dry clutch engagement[C]. SAE Paper 2000-01-0837.

[5] FAN Yuezhen, WANG Qingchun, LU Dunmin, et al. Simulation of clutch engagement based on fuzzy logic[C]. 2010 International Conference on Intelligent Computation Technology and Automation, DOI 10.1109/ICICTA.2010:325-328.

[6] KONG Huifang, ZHANG Chongwei. A research of fuzzy technology on AMT vehicle clutches[C]. Sixth World Congress on Intelligent Control and Automation, Dalian, China,2006:21-23.

[7] 余天明,鄭磊,李頌.電控機械式自動變速器離合器灰色預測PID控制技術[J].農業(yè)機械學報,2011,42(8):1-6.

[8] 趙永勝,劉志峰,楊文通,等.汽車自動離合的動態(tài)滑?？刂芠J].汽車工程,2009,31(6):536-539.

[9] 戴振坤,徐向陽,劉艷芳,等.液力自動變速器離合器的閉環(huán)滑差控制[J].汽車工程,2012,34(8):718-722.

[10] 李洪興,苗志宏,王加銀.非線性系統(tǒng)的變論域穩(wěn)定自適應模糊控制[J].中國科學[E輯],2002,32(2):65-75.

[11] LI Liangfeng, LIU Xiaoyun, CHEN Wufan. A variable universe fuzzy control algorithm based on fuzzy neural network[C]. 7th World Congress on Intelligent Control and Automation, Chongqing, China,2008:4352-4356.

[12] 郭海剛.變論域自適應模糊控制的幾種新方法[D].大連:大連理工大學,2013.

[13] 李洪興.變論域自適應模糊控制器[J].中國科學[E輯],1999,29(1):32-42.

[14] QU Jinyu, ZHANG Yirui. Control of clutch engagement for AMT based on fuzzy logic[C]. Third International Symposium on Information Science and Engineering, ShangHai, China,2010:47-50.

Variable Universe Fuzzy Control of Automatic Clutch in AMT

Jiang Jianman, Zhao Han & Zhao Xiaomin

SchoolofMechanicalandVehicleEngineering,HefeiUniversityofTechnology,Hefei230009

In view of the uncertainty, nonlinearity and time dependence of automatic clutch in automated mechanical transmission (AMT), a variable universe method based on fuzzy reasoning is adopted, a variable universe fuzzy control strategy for the automatic clutch in AMT is proposed, and a double two-dimensional fuzzy controller, independent of precise mathematical model, for automatic clutch is designed in this paper. The results of both simulation and tests show that compared with fuzzy logic control, the fuzzy control with variable universe can effectively reduce shift impact, lower clutch wear, and enhance the smoothness of shifting process.

AMT; automatic clutch; variable universe; fuzzy control

*國家科技支撐計劃項目(2009BGA12B03)資助。

原稿收到日期為2015年3月11日，修改稿收到日期為2015年11月22日。