基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自動換擋策略研究

杜傳正，王立勇，蘇清華，張金石

(北京信息科技大學(xué) 機電工程學(xué)院 現(xiàn)代測控技術(shù)教育部重點實驗室， 北京 100192)

0 引言

液力自動變速器是重型車輛傳動系統(tǒng)中的主要部件，具有較高的承載性和可靠性、良好的動力性、操作簡單等優(yōu)點，被廣泛安裝在重型汽車上[1-2]。熟練的駕駛員往往在不影響生產(chǎn)效率的前提下，根據(jù)車輛裝載狀態(tài)和道路情況手動切換擋位，既能充分發(fā)揮汽車的動力性，又能節(jié)約燃料。本文將優(yōu)秀駕駛員的手動換擋規(guī)律設(shè)計成車輛自動變速箱換擋策略，開展重型貨車自動換擋策略設(shè)計研究。

目前，重型汽車自動換擋控制策略的研究方向主要有多參數(shù)控制、多工況控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制等。張曉聰?shù)萚3]提出以加速時間為優(yōu)化目標(biāo)，通過優(yōu)化換擋點設(shè)計動力性換擋規(guī)律。李昊等[4]提出基于車輛負(fù)荷系數(shù)的換擋控制策略，對常用的以車速和油門開度為參數(shù)的動力性自動換擋控制策略進行修正，實現(xiàn)適應(yīng)車輛多種工況的換擋策略。喬晟杰等[5]提出以車速、油門開度、加速度為參數(shù)的礦用車動力性換擋規(guī)律。馬文杰等[6]采用以車速、油門開度、加速度為輸入?yún)?shù)的模糊控制對坡道工況換擋規(guī)律進行修正。張金石等[7]提出利用貪心算法對最佳動力性換擋規(guī)律進行優(yōu)化，提高液力變矩器傳動效率。張小虎等[8]提出以車速和油門開度搭建T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并通過臺架試驗驗證換擋策略的可行性。Chen Jianxue等[9]提出基于車速、車輛加速度和油門開度的ACO-BP算法來優(yōu)化車輛的換擋決策。

D.F.Specht[10]1990年提出的概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(probabilistic neural network，PNN)是一種多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點。在充分訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的前提下，概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以得到較高正確率的分類結(jié)果。此外，PNN結(jié)構(gòu)簡單，容易設(shè)計算法，廣泛應(yīng)用于模式識別及模式分類領(lǐng)域[11]。利用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型汲取優(yōu)秀駕駛員的換擋操作經(jīng)驗，以發(fā)動機轉(zhuǎn)速、變速箱輸出軸轉(zhuǎn)速、油門開度作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入?yún)?shù)實現(xiàn)擋位分類。為消除少量錯誤的擋位分類對換擋控制的不利影響，通過短暫時間內(nèi)的雙重?fù)跷慌袛?，過濾錯誤的擋位判斷，從而提高車輛換擋的穩(wěn)定性與安全性。本文在動力性方面進行了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)換擋策略、動力性換擋策略和PNN換擋策略的仿真對比；在換擋準(zhǔn)確率方面，通過原車離線數(shù)據(jù)進行了PNN換擋策略與原車駕駛員換擋策略對比分析。

1 車輛傳動系統(tǒng)建模

在TruckSim軟件環(huán)境下建立貨車模型，汽車傳動系統(tǒng)模型如圖1所示，包括發(fā)動機、液力變矩器、變速箱、差速器、車輪等。

圖1 車輛傳動系統(tǒng)模型框圖

根據(jù)發(fā)動機的穩(wěn)態(tài)轉(zhuǎn)矩實驗得到發(fā)動機調(diào)速特性曲線，如圖2。發(fā)動機調(diào)速特性曲線擬合公式[12]如式(1)所示。

圖2 發(fā)動機調(diào)速特性曲線

(1)

式中：Te為發(fā)動機的穩(wěn)態(tài)輸出轉(zhuǎn)矩(N·m)；ne為發(fā)動機轉(zhuǎn)速(r·min-1)；α為油門開度(%)。

根據(jù)臺架試驗數(shù)據(jù)建立液力變矩器模型，液力變矩器原始特性曲線如圖3，數(shù)學(xué)模型如下所示：

圖3 液力變矩器原始特性曲線

(2)

(3)

(4)

(5)

式中：nb、nt分別是泵輪和渦輪轉(zhuǎn)速(r/min)；Tb、Tt分別是泵輪與渦輪的轉(zhuǎn)矩(N·m)；i是轉(zhuǎn)速比；λb是泵輪力矩系數(shù)(1/(m·(r·min-1)2)；K是變矩系數(shù)；η是效率；D是變矩器的有效直徑(m)；g為重力加速度(m/s2)；ρ是油液密度(kg/m3)。

變速箱數(shù)學(xué)模型如下所示：

Tin=Tt

(6)

nin=nt

(7)

Tout=Tinin，gear

(8)

(9)

式中：Tin和Tout分別是變速箱的輸入轉(zhuǎn)矩和輸出轉(zhuǎn)矩(N·m);nin和nout分別是變速箱的輸入轉(zhuǎn)速和輸出轉(zhuǎn)速(r/min)；in，gear是變速箱各擋位的傳動比，如表1所示。車輛其他主要參數(shù)如表2所示。

表1 變速箱各擋位的傳動比

表2 車輛其他主要參數(shù)

2 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模

2.1 駕駛員換擋操作數(shù)據(jù)的采集與處理

優(yōu)秀的駕駛員根據(jù)長期積累的駕駛經(jīng)驗進行換擋操作，在車輛不同的狀態(tài)下，最大程度地發(fā)揮車輛的綜合性能，如動力性、經(jīng)濟性、安全性、舒適性等。駕駛員操作汽車的信息以及車輛運行狀態(tài)信息會在CAN總線上得到記錄。數(shù)據(jù)采集過程如圖4所示。利用數(shù)據(jù)采集卡(CAN盒)獲取總線信號，在上位機軟件里根據(jù)通信協(xié)議SAE J1939解析發(fā)動機轉(zhuǎn)速、變速箱輸出軸轉(zhuǎn)速、油門踏板開度和擋位信號。

圖4 數(shù)據(jù)采集過程示意圖

完成信號解析后，需要去除信號中異常與重復(fù)的數(shù)據(jù)。同時，為提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型的魯棒性，均勻保留車輛在不同種工況下的信號數(shù)據(jù)，特別是需要保留各種信號數(shù)據(jù)的最低值和最高值。為提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的擋位分類正確率，篩選出汽車通信信號里數(shù)量最豐富的4個前進擋的數(shù)據(jù)，部分訓(xùn)練樣本如表3所示。發(fā)動機轉(zhuǎn)速在變速箱輸入端，可以認(rèn)為是變速箱的動力來源；輸出軸轉(zhuǎn)速在變速箱的輸出端，可以映射車速狀態(tài)；油門開度由駕駛員直接控制，可以反應(yīng)駕駛員對車輛動力、車速的需求。

表3 訓(xùn)練樣本的部分?jǐn)?shù)據(jù)

經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理后，將數(shù)據(jù)樣本保存在數(shù)據(jù)庫里，以備訓(xùn)練與測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型使用。

2.2 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計和訓(xùn)練過程

概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，聯(lián)合密度函數(shù)估計和貝葉斯最小風(fēng)險準(zhǔn)則，構(gòu)造了一種概率密度分類估計和并行處理的網(wǎng)絡(luò)[13-14]。PNN模型既具有收斂速度快、分類準(zhǔn)確率高、訓(xùn)練簡單的特點，又具有很好的泛化能力及快速學(xué)習(xí)能力[15]。

概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由4層組成，如圖5所示。第一層為輸入層，作用是將輸入?yún)?shù)傳入徑向基神經(jīng)元。輸入層神經(jīng)元的個數(shù)等于輸入?yún)?shù)的個數(shù)。

圖5 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖

第二層隱藏層是徑向基層，訓(xùn)練樣本數(shù)量決定了隱藏層神經(jīng)元的數(shù)量，訓(xùn)練樣本數(shù)值決定對應(yīng)隱藏層神經(jīng)元中心值Wi，中心值不需要訓(xùn)練[16]，每個神經(jīng)元的中心值直接取自每個輸入樣本值。隱藏層傳遞函數(shù)如下所示：

(10)

式中：X為輸入樣本；σ為平滑因子，取值1。

第三層為求和層，該層的每個神經(jīng)元代表一類，神經(jīng)元數(shù)量等于樣本類別數(shù)量。求和層的每個神經(jīng)元只與前層里同類的徑向基神經(jīng)元建立聯(lián)系，對同類神經(jīng)元的概率求和，然后取平均值。求和層的傳遞函數(shù)如下：

(11)

式中：Vi為第i類的概率累加的平均值；L為第i類的神經(jīng)元個數(shù)。

輸出層將求和層中概率值最大的一類輸出為1，其他類為0。最后將輸出層的結(jié)果乘以向量[1，2，3，4]’轉(zhuǎn)換成擋位數(shù)值。

概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程不同于根據(jù)誤差反向傳播調(diào)整權(quán)值與閾值的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“訓(xùn)練”是根據(jù)輸入的訓(xùn)練樣本決定網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元數(shù)量、神經(jīng)元中心值、連接閾值和權(quán)值，如圖6所示，訓(xùn)練樣本矩陣被分為輸入矩陣P和目標(biāo)矩陣T，輸入矩陣P決定了隱藏層的中心值，閾值b取固定值0.832 6。隱藏層與求和層之間的連接權(quán)值等于目標(biāo)值。當(dāng)概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的各參數(shù)值確定后，訓(xùn)練結(jié)束。由此可知，PNN訓(xùn)練過程簡單快速，參數(shù)固定，便于硬件實現(xiàn)。

圖6 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練流程框圖

3 仿真結(jié)果分析

3.1 訓(xùn)練測試結(jié)果分析及控制模型的改進

概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元數(shù)量會影響模型在硬件上的運行速度，過多的神經(jīng)元會增加處理器的計算時間。因此，在不降低PNN擋位分類正確率的前提下，盡量減少神經(jīng)元的數(shù)量。通過不斷嘗試減少訓(xùn)練樣本數(shù)量，最終確定訓(xùn)練樣本數(shù)量為：各個擋位的訓(xùn)練樣本數(shù)量為1 000，訓(xùn)練樣本總數(shù)量為4 000。

概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在Matlab中的結(jié)構(gòu)如圖7所示，輸入層Input有3個節(jié)點，徑向基神經(jīng)元層有4 000個神經(jīng)元，競爭神經(jīng)元層有4個神經(jīng)元，輸出層Output有4個輸出節(jié)點，layer為徑向基神經(jīng)元層或競爭神經(jīng)元層，W為各層的權(quán)值矩陣，b為閾值矩陣。

圖7 Matlab中概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖

PNN訓(xùn)練結(jié)果如圖8所示，每1 000個樣本代表1個擋位，從左到右依次表示1～4擋。訓(xùn)練結(jié)果顯示，訓(xùn)練擋位和實際擋位完全一致，PNN網(wǎng)絡(luò)的擋位分類正確率為100%。測試結(jié)果如圖9所示，測試樣本中各個擋位樣本數(shù)量為250，測試樣本總數(shù)量為1 000，擋位分類正確率為97.70%。

圖8 PNN擋位分類訓(xùn)練結(jié)果示意圖

圖9 PNN擋位分類測試結(jié)果示意圖

從訓(xùn)練和測試結(jié)果可知，概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的擋位分類正確率較高，但測試結(jié)果存在2.3%的錯誤分類，少量錯誤的擋位判斷會影響換擋控制的穩(wěn)定性和安全性。所以，在使用PNN作為自動換擋控制核心時，需要過濾錯誤的擋位分類。在PNN分類模型基礎(chǔ)上進行補充設(shè)計，采用2次擋位判斷后決定最終擋位的方法，提高換擋控制的穩(wěn)定性。如圖10所示，在PNN模塊輸出擋位后，每間隔0.1 s對車輛狀態(tài)進行擋位判斷。如果前后2次的擋位判斷一樣，車輛換入判斷的擋位。如果前后2次的判斷擋位不一樣，則過濾此次判斷的擋位，保持原擋位，進入下一次的擋位判斷。

圖10 過濾錯誤擋位分類流程框圖

3.2 TruckSim與Simulink聯(lián)合仿真結(jié)果分析

通過TruckSim和Matlab/Simulink聯(lián)合仿真驗證PNN自動換擋策略的可行性，同時與兩參數(shù)動力性換擋策略和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)換擋策略對比分析。兩參數(shù)動力性換擋策略是基于汽車行駛動力學(xué)理論，計算不同油門開度下的相鄰擋位加速度曲線的交點值，然后將交點值的車速與油門開度繪制成二維換擋曲線。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種全局逼近網(wǎng)絡(luò)，通過誤差反向傳播算法，訓(xùn)練出期望的擋位分類網(wǎng)絡(luò)模型。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本設(shè)計如下：輸入層3個神經(jīng)元，即輸出軸轉(zhuǎn)速、油門開度、發(fā)動機轉(zhuǎn)速；輸出層1個神經(jīng)元，即擋位；10個神經(jīng)元的單層隱含層；訓(xùn)練方法是帶有動量項的梯度下降法，動量因子取0.9；學(xué)習(xí)率為0.01；誤差要求0.01。經(jīng)過訓(xùn)練學(xué)習(xí)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過30次迭代訓(xùn)練后達到誤差要求，正確率為92.40%。

PNN仿真模型是由車輛模塊與換擋策略控制模塊構(gòu)成的一個閉環(huán)系統(tǒng)，如圖11所示。車輛模塊輸出節(jié)氣門開度、發(fā)動機轉(zhuǎn)速和輸出軸轉(zhuǎn)速，同時獲取PNN換擋策略模塊的擋位信號。PNN換擋策略模塊的作用是根據(jù)車輛模塊提供的信號判斷擋位并將擋位信號輸出給車輛模塊進行換擋控制。

圖11 TruckSim和Matlab/Simulink聯(lián)合仿真閉環(huán)系統(tǒng)示意圖

為比較不同換擋策略在動力性方面的特點，在TruckSim軟件中設(shè)置駕駛員的油門開度為100%，模擬車輛起步后全油門加速到達最高車速的過程。由圖12和圖13可知：

圖12 車速變化過程曲線

圖13 擋位變化過程曲線

1) 整個仿真過程，3種換擋策略車速變化基本穩(wěn)定可靠，無異常換擋情況。

2) 在1、2擋時，3種換擋策略的車速變化沒有明顯的不同，但通過換擋過程圖可以看出2種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)換擋策略都比動力性換擋策略延遲換擋，這是因為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)認(rèn)為低擋位可以提供更大的發(fā)動機扭矩，使車輛保持較高加速度。PNN換擋策略與BP換擋策略的不同之處是PNN認(rèn)為換擋時刻還可以比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)再延遲一會，從車速變化曲線可以看出，PNN的判斷是正確的，因為2擋之后，PNN車速明顯高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和動力性換擋策略。

3) 在3、4擋時，在相同時刻，PNN換擋策略的車速已經(jīng)明顯高于另外2種換擋策略。雖然BP換擋策略在3升4擋時也增加了延遲換擋，但由于低擋位時不佳的換擋決策，導(dǎo)致車速依舊低于PNN車速。

通過比較不同換擋策略達到相同車速時的時長，可以分析各換擋策略的動力性。設(shè)置3個固定車速。從表4中可以看出，PNN換擋策略到達固定車速用時最少，傳統(tǒng)理論推導(dǎo)的動力性換擋策略用時最長，BP換擋策略的用時處于兩者之間。所以，PNN換擋策略具有更好的動力性。

表4 到達固定車速所用時間

4 離線數(shù)據(jù)驗證試驗

本文研究的主要目標(biāo)是將優(yōu)秀駕駛員的換擋經(jīng)驗制作成換擋控制策略，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力將手動換擋經(jīng)驗保留在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“黑盒”中。本節(jié)內(nèi)容將使用原車CAN總線數(shù)據(jù)驗證PNN自動換擋策略的可行性。

采集貨車從發(fā)車到停車時長為5 min的CAN通信信號數(shù)據(jù)。油門踏板開度、發(fā)動機轉(zhuǎn)速、變速箱輸出軸轉(zhuǎn)速的變化過程如圖14所示。原車的手動換擋過程和PNN自動換擋過程如圖15所示。

圖14 實車行駛過程狀態(tài)變化過程曲線

圖15 PNN擋位與實車擋位變化過程曲線

0～60 s，車輛在水平道路上由靜止?fàn)顟B(tài)開始起步，油門開度在50%左右，輸出軸轉(zhuǎn)速逐漸升高到1 000 r·min-1，擋位由1擋升到3擋。60～180 s，貨車進入長下坡的道路，為節(jié)省柴油，保持油門開度為0%，由于車輛在斜坡時存有斜向下的重力分力，導(dǎo)致車速升高，輸出軸轉(zhuǎn)速隨車速的增加而增加，輸出軸轉(zhuǎn)速達到1 250 r·min-1左右時，擋位升到4擋。180～270 s，貨車到達谷底的平路，駕駛員開始踩油門提供動力，根據(jù)路況進行換擋操作，即將到達目的地時，開始降油門減速降擋，最終到達終點。

本次試驗一共進行了8次換擋操作，與原車換擋過程相比，總體上，PNN換擋過程與原車基本一致，但也存在不同步換擋操作現(xiàn)象，換擋不同步時長如表5所示，平均時長為0.42 s，擋位判斷正確率為98.76%。

表5 換擋不同步時間 s

5 結(jié)論

使用油門踏板開度、發(fā)動機轉(zhuǎn)速、變速箱輸出軸轉(zhuǎn)速和擋位信號訓(xùn)練概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以實現(xiàn)正確率97%以上的擋位分類。驗證了基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自動換擋策略模型在TruckSim和Matlab/Simulink軟件環(huán)境中完成自動換擋控制的可行性，并且車輛動力性優(yōu)于兩參數(shù)動力性換擋策略和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)換擋策略。使用原車換擋過程中的CAN通信數(shù)據(jù)進行概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動換擋策略的離線試驗測試，結(jié)果表明：概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動換擋策略基本達到原車人工換擋控制水平，擋位控制正確率為98.76%，擋位控制準(zhǔn)確、穩(wěn)定、可靠。