[发明专利]基于工况与驾驶意图识别的自动变速器智能匹配方法

说明书

技术领域

本发明涉及车辆自变速器的一种匹配方法，具体为基于工况与驾驶意图识别的自动变速器智能匹配方法。

背景技术

自动变速器控制器(TCU)核心控制技术的重要部分，是建立在一定技术基础之上的，是在构建了TCU控制系统的基础上对动力总成的匹配方法的创新。简单的说，对于自动变速器的匹配，除了考虑整车的经济性与动力性外，还需要考虑整车的适应性与可驾驶性，有关基于工况与驾驶意图识别的自动变速器智能匹配理论与方法研究的文献未见相关的专利及文献报道。对路况、驾驶意图的研究也较少见。

目前的自动变速器均只提供固定的驾驶模式，不能够根据驾驶员的驾驶行为及工况进行判断并变速，这会导致有些人反应“这辆车有空油门”的感觉，或者说“这车辆加速不行”，本发明能够实时识别工况与驾驶习惯，自动变速器的控制器根据识别的结果，自动选的择最优的换档策略，能够满足不同人的的驾驶行为及各种工况，并能达到最佳的燃油消耗。

发明内容

本发明所解决的技术问题在于提供基于工况与驾驶意图识别的自动变速器智能匹配方法，以解决上述背景技术中的缺点。

结合电子控制技术，本发明提供一套基于人-车-环境的自动变速器智能匹配方法，提供驾驶习惯识别方法与建立驾驶习惯识别数据模型，使车辆能够实时识别驾驶员的驾驶习惯，智能选择最适合驾驶员的控制模式；本发明提供工况识别方法与建立工况识别库，使车辆能够准确识别各种工况，例如平地、下坡、缓坡、陡坡、不同负载，根据工况选择最适合的控制模式；同时，综合考虑油耗与车辆的可驾驶性，本发明提供能满足驾驶员要求的换档规律。总之，目的就是使车辆在不同工况与驾驶习惯下都能具有较好的可驾驶性与燃油经济性。

本发明提供驾驶习惯识别方法。不同的驾驶员具有不同的驾驶习惯，甚至同一驾驶员在不同的时候也具有不同的驾驶行为，这些习惯与行为都需要通过一定的方法识别出来。汽车的经济性与动力性是互相制约的，如果需获得好的动力性能，经济性能就会稍差，反之，同样成立，各个驾驶员的喜好不一样，有些偏动力性，有些偏经济性。在识别人的驾驶习惯的基础，电子控制单元能为不同的驾驶习惯与驾驶行为选择不同的控制方法，满足不同人的需要。根据识别驾驶习惯的方法，对不同的驾驶习惯建立相应的标准模型，电子控制单元根据这些原始数据模型，与实时采集的驾驶习惯识别参数进行对比，识别出驾驶员当时的驾驶行为。

本发明提供工况识别方法。由于驾驶的外部环境都是不断变化的，如平地、下坡、缓坡、陡坡、装载重量等，如果使用单一的控制模式，就会出现这样的情况，在平地上驾驶性与经济性都比较好的车辆，在坡道上加速时不能跟随驾驶员的意图。在坡道上驾驶性与经济性都比较好的车辆，平地上就特别费油。这就需要研究工况识别方法，并根据识别方法建立工况标准数据模型，电子控制单元根据标准数据模型与采集到的参数进行对比，选择合适的控制方法。

本发明所解决的技术问题采用以下技术方案来实现：

基于工况与驾驶意图识别的自动变速器智能匹配方法，包括以下步骤：

第一步：驾驶习惯与工况的数据采集：定义出识别驾驶习惯与工况时需要的参数，这些参数除自动变速器控制器(TCU)自身采集之外，还需通过CAN通信从发动机的ECU上读取，试验时，选择固定的路段，分情况进行实车路试，采集到的数据分类别存储，便于分析对比；

第二步：数据分析、建模与仿真：分析采集的数据，对比各个参数，比较其不同点，识别出不同的驾驶习惯与不同工况的识别方法，在驾驶习惯识别中，采用发动机转速与扭矩、车速、油门开度、油门开度变化率、制动、时间等参数，对比不同的驾驶习惯下的数据，统计出能识别驾驶习惯的参数，根据识别方法中定义的参数，按参数统计数据，建立数据模型，另外，根据发动机的万有特性、整车的性能要求、整车参数，通过理论分析与驾驶经验建立不同的换档规律模型，原始的数据模型建立后，集成在simulink模型中，该仿真模型重点包括识别算法、标准数据模型、换档规律模型，通过simulink模型对采集到的数据进行仿真，计算出识别的正确率、油耗指标值、动力指标值，通过仿真不断修正识别算法与标准数据模型及换档规律模型；

第三步：识别算法、数据模型与换档规律集成：识别算法与数据模型通过simulink模型验证后，把其集成到无级变速器TCU的控制程序中，结合不同的换档规律，对自动变速器的换档进行控制；