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        基于專利申請的車輛換擋策略技術(shù)研究

        2020-07-27 15:51:37劉騰達薛明軍
        汽車實用技術(shù) 2020年13期

        劉騰達 薛明軍

        摘 要:文章介紹了當前車輛換擋策略技術(shù)分類,分析了當前專利申請中車輛換擋策略的研究熱點,從專利申請角度了解換擋策略技術(shù)問題的解決辦法。

        關(guān)鍵詞:換擋策略;車輛;專利

        中圖分類號:U462.1? 文獻標識碼:B? 文章編號:1671-7988(2020)13-269-02

        The Research of Vehicle Shifting Technology Based On Patent Application

        Liu Tengda, Xue Mingjun*

        (Tianjin Center for patent examination and cooperation of Patent Office of State

        Intellectual Property Office, Tianjin 300000)

        Abstract: Introduced the classification of current vehicle shifting technology. Analyzed the research hotspots of shifting technology on patent application. From the view of patent application to know the ways to solve the problem of shifting strategy.

        Keywords: Shifting; Vehicle; Patent Application

        CLC NO.: U462.1? Document Code: B? Article ID: 1671-7988(2020)13-269-02

        1 引言

        汽車換擋策略就是車輛根據(jù)運行情況、行駛道路情況和駕駛員的駕駛意圖,按照不同的目標如經(jīng)濟性、動力性的最佳原則,確定當前車輛的最佳擋位,并通過換擋執(zhí)行機構(gòu)按照設(shè)定擋位變換策略進行換擋操作。換擋策略實質(zhì)屬于車輛的動態(tài)規(guī)劃問題,需要同時兼顧動力性、燃油經(jīng)濟性以及檔位切換過程中的平順性。

        2 換擋策略類型

        換擋策略是換擋技術(shù)的核心,其直接影響車輛駕駛的平順性以及乘坐的舒適性。換擋策略發(fā)展經(jīng)歷了一個簡單到復雜的過程,目前車輛常見的換擋策略主要有:單參數(shù)換擋策略、兩參數(shù)換擋策略、三參數(shù)換擋策略以及智能換擋策略。

        單參數(shù)換擋策略一般選擇車速作為控制參數(shù),其特點是不論油門踏板開度如何變化,換擋點和換擋延遲都不變。現(xiàn)今單參數(shù)換擋策略只在少數(shù)軍用越野車上運用。

        兩參數(shù)換擋策略廣泛采用的參數(shù)是油門開度和車速。檔位切換只發(fā)生在油門開度和車速同時到達預設(shè)的值時,否則保持當前擋位,但是兩參數(shù)換擋策略通常具有換擋延遲的缺點。

        三參數(shù)換擋策略是將車輛加速度加入到兩參數(shù)換擋策略中得到的一種換擋方式,但是三參數(shù)換策略需要大量的發(fā)動機動態(tài)工況數(shù)據(jù),其過程十分復雜。同時在實際運用時需要對實際的車輛進行標定,發(fā)動機動態(tài)工況使標定工作變得有難度,因此目前理論研究較多,實際應(yīng)用較少。

        智能換擋策略將道路信息考慮到換擋策略中,結(jié)合計算機控制和算法模型實現(xiàn)車輛的智能換擋。綜合考慮駕駛員駕駛特性例如駕駛年齡、開車風格、違章概率,以及路面特性例如長距離的上下坡道、車輛彎道轉(zhuǎn)向等,以及負載、周邊駕駛環(huán)境等多種因素,選擇控制檔位變換時機,充分發(fā)揮車輛操控性、降低油耗、確保行車安全。

        3 專利申請中換擋策略的研究熱點

        車輛換擋是一個復雜的過程,在目前專利申請中車企除了對換擋結(jié)構(gòu)進行部分改進外,大部分專利集中在換擋策略的研究,其中一個重要原因是變速器與換擋關(guān)系緊密。當前變速器的物理結(jié)構(gòu)基本處于一種穩(wěn)定狀態(tài),對變速器的改進更集中在方法,這就導致?lián)Q擋技術(shù)需要緊密配合變速器的發(fā)展方向來改進。目前車輛換擋策略主要集中在對不同道路的判定對檔位點變換的影響,以及車輛參數(shù)變換和駕駛員意圖對檔位點變換時機的影響。

        車輛道路判定是目前自動變速器車輛中影響換擋時機的重要參數(shù)之一,在不同的駕駛路面上路面的具體情況例如附著力大小、上下坡、平路、擁堵、暢通、顛簸等路段,需要不同的檔位來行駛。道路判定就是能對當前行駛的路面狀態(tài)進行反饋,準確地判定出當前的路況。隨著無人駕駛技術(shù)以及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,路面中車輛密集度、人流情況以及紅綠燈等因素也屬于道路判定參數(shù)。車輛道路判定多通過傳感器的檢測并結(jié)合已知車輛參數(shù)來獲取道路的具體情況。

        重慶長安汽車CN102654194A專利采用彎道檢測換擋控制方法對換擋規(guī)律控制,其考慮的是在通過彎道時油門的變化會導致車輛根據(jù)換擋map自動換擋,從而導致整車動力不足,出現(xiàn)溜車的情況。通過輪速即轉(zhuǎn)彎時車輛左右兩側(cè)車速不一致的情況判斷出車輛處于轉(zhuǎn)彎路徑,并結(jié)合換擋桿位置延長TCU進入彎道換擋控制以避免誤判或頻繁進入彎道檢測換擋控制。

        合肥工業(yè)大學專利CN107100993A根據(jù)車輛在平順路面的已知校準的車輛質(zhì)量、滾動阻力以及空氣阻力系數(shù)為標準,對行駛道路的坡度進行識別,判斷出是上坡還是下坡,從而修正換擋點。同時由于道路地圖的廣泛普及,越來越多的車輛將道路信息提前輸入到車輛系統(tǒng)中,或通過云端系統(tǒng),結(jié)合車輛定位系統(tǒng),判定車輛當前行駛路段的道路情況,降低了車輛自身程序控制的復雜性。如通用汽車專利CN103129 -466A中利用傳感器檢測車輛運行和道路信息,結(jié)合GPS和3D地圖信息將當前駕駛路況投影到駕駛員屏幕中,并結(jié)合車輛數(shù)據(jù)來改變換擋點。

        車輛參數(shù)是對換擋策略有直接影響的參數(shù)之一。發(fā)動機和變速器是車輛的兩大主要部件,在換擋策略研究中不可避免地涉及兩部件的工作參數(shù)。在國外的專利申請中,特別是豐田汽車大量的專利集中在車輛運行參數(shù)對換擋點變換的研究中。其研究較多集中在變速器內(nèi)部液壓油路以及離合器壓力變化對換擋點變化的影響,在自動變速器中換擋的實質(zhì)是傳動比的改變,傳動比的改變是通過離合器以及致動器摩擦元件傳遞動力,但摩擦元件的結(jié)合和分離過程是一個動態(tài)的過程,這就需要對壓力的動態(tài)監(jiān)測和控制。發(fā)動機作為動力輸出部件,其轉(zhuǎn)速以及轉(zhuǎn)速變速率在換擋策略的研究中始終不可缺少。盡管上述參數(shù)對換擋策略的影響已經(jīng)很明確,但是當前車輛在實際運行中依然存在頓挫、延遲、噪音等問題。在專利申請中依然需要集中解決上述問題,通過對零部件的工作參數(shù)的檢測來對執(zhí)行部件進行邏輯操控。

        駕駛員是獨立于車輛之外的因素,具有主觀性。盡管車輛本身已經(jīng)設(shè)置了相應(yīng)的智能程序來完成換擋,但是在實際操作中預先設(shè)置的換擋策略并不足以涵蓋駕駛員對車輛操控的所有情況。駕駛員對車輛自動變速器換擋變換的影響主要集中體現(xiàn)在換擋桿位置、油門踏板位置以及剎車踏板位置。換擋桿位置體現(xiàn)的是駕駛員對操控中對檔位的需求,油門位置體現(xiàn)的是對動力性的需求,而剎車則體現(xiàn)駕駛員對速度的控制。上述三者的操控會反饋到發(fā)動機以及變速器對應(yīng)的參數(shù)中,因此,也可將其考慮到車輛參數(shù)中。

        除以上三操控因素,目前專利申請還集中在對駕駛員本身的研究中。駕駛員本身也具有一定的多樣性,包括性別、年齡、駕齡、違章情況等。大部分專利申請會根據(jù)駕駛員的綜合因素構(gòu)件數(shù)學計算模型,通過對駕駛員的駕駛特性進行樣本輸入并訓練,從而得出駕駛員的特性模型,并將其融入換擋策略中,實現(xiàn)換擋點的修正。這也是智能換擋策略研究的方向之一。

        4 總結(jié)

        換擋策略是車輛自動變速器的關(guān)鍵技術(shù)之一,通過專利申請內(nèi)容可以發(fā)現(xiàn)換車輛換擋策略是一個最優(yōu)化多個方面的技術(shù)問題,不僅考慮車輛本身的參數(shù),還需結(jié)合路況以及駕駛員等多種因素。憑借人工智能與智能控制技術(shù)的發(fā)展,融入道路信息、駕駛員因素以及車輛參數(shù)的綜合換擋策略是解決當前車輛換擋問題的發(fā)展方向。但是由此而來的是復雜的邏輯程序控制以及可靠性的問題。

        參考文獻

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