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电动汽车用无离合器AMT的换挡控制策略优化

汇报人:

2024-01-19

目录

CONTENTS

引言

电动汽车用无离合器AMT概述

电动汽车用无离合器AMT换挡控制策略

电动汽车用无离合器AMT换挡控制策略优化方法

电动汽车用无离合器AMT换挡控制策略优化的实验验证

结论和展望

01

引言

能源危机与环境保护

市场需求与产业发展

随着电动汽车市场的不断扩大和消费者对驾驶体验要求的提高,高性能、高效率的电动汽车传动系统成为了市场的重要需求。无离合器AMT换挡控制策略的优化,有助于提高电动汽车的市场竞争力和推动相关产业的发展。

随着全球能源危机和环境污染问题日益严重,电动汽车作为一种清洁能源交通工具,受到了广泛关注。无离合器AMT(AutomatedManualTransmission)作为电动汽车传动系统的重要组成部分,其换挡控制策略的优化对于提高电动汽车的能源利用效率和行驶性能具有重要意义。

国外在电动汽车用无离合器AMT换挡控制策略方面开展了大量研究,主要集中在换挡规律优化、换挡过程动力学建模与控制、换挡品质评价等方面。目前,国外已经取得了一系列重要成果,并应用于实际车型中。

国外研究现状

国内在电动汽车用无离合器AMT换挡控制策略方面的研究起步较晚,但近年来发展迅速。国内学者在换挡规律优化、换挡过程控制、换挡品质提升等方面取得了一定成果,但与国外先进水平相比仍存在一定差距。

国内研究现状

研究内容

研究方法

本研究旨在针对电动汽车用无离合器AMT的换挡控制策略进行优化设计。具体内容包括:分析无离合器AMT的工作原理和换挡过程特点;建立无离合器AMT换挡过程的动力学模型;设计基于模型预测控制的换挡控制策略;通过仿真和实验验证所设计控制策略的有效性和优越性。

本研究将采用理论建模、仿真分析和实验验证相结合的方法进行研究。首先,通过理论建模分析无离合器AMT的工作原理和换挡过程特点;其次,利用仿真软件对所设计的换挡控制策略进行仿真分析,验证其可行性和有效性;最后,通过搭建实验平台对所设计的控制策略进行实验验证,进一步验证其在实际应用中的可行性和优越性。

02

电动汽车用无离合器AMT概述

无离合器AMT主要由电机、变速器、控制系统等部分组成,其中电机负责驱动和发电,变速器实现不同挡位的速比变化,控制系统则负责整个换挡过程的控制。

结构组成

无离合器AMT在换挡过程中,通过控制电机的转速和转矩,实现动力传递的中断和恢复,从而完成换挡操作。具体来说,当需要换挡时,控制系统会先降低电机的转速和转矩,使得动力传递中断,然后控制变速器的换挡机构进行换挡操作,最后再恢复电机的转速和转矩,使得动力传递恢复。

工作原理

优点

无离合器AMT具有结构紧凑、重量轻、传动效率高、换挡平顺等优点。由于没有离合器,减少了机械磨损和故障率,同时电机的精确控制可以实现快速而平顺的换挡过程。

局限性

无离合器AMT的局限性主要在于对电机和控制系统的要求较高,需要实现精确的转速和转矩控制。此外,在低速重载等极端工况下,可能会出现换挡困难和动力中断等问题。

1

2

3

智能化发展

节能环保

多领域拓展

随着环保意识的提高和新能源汽车的发展,无离合器AMT作为一种高效、节能的传动技术,在电动汽车领域具有广阔的应用前景。它可以提高电动汽车的传动效率和续航里程,减少能源浪费和环境污染。

随着汽车智能化技术的不断进步,无离合器AMT可以与智能驾驶、车联网等技术相结合,实现更加智能化、自动化的换挡控制策略优化。例如,通过实时感知车辆行驶状态和驾驶员意图,实现自适应的换挡控制和动力分配,提高驾驶舒适性和安全性。

除了电动汽车领域,无离合器AMT还可以应用于混合动力汽车、插电式混合动力汽车等多种新能源汽车中。同时,随着技术的不断发展和成熟,它也可以拓展应用于传统燃油汽车中,提高传统汽车的燃油经济性和驾驶性能。

03

电动汽车用无离合器AMT换挡控制策略

03

执行机构控制

换挡决策后,通过控制执行机构(如电机、传动装置等)实现挡位的变换。

01

传感器信号采集与处理

通过车速传感器、油门踏板传感器等获取车辆状态信息,经处理后用于换挡决策。

02

换挡决策算法

根据车辆状态信息和预设的换挡逻辑,判断当前挡位是否适合行驶需求,并决策是否进行换挡。

在实验室环境下,通过台架试验模拟电动汽车实际行驶过程中的换挡过程,验证控制策略的有效性。

台架试验

在实际道路上进行实车试验,收集实际行驶数据,进一步验证和优化换挡控制策略。

实车试验

将优化前后的换挡控制策略进行对比分析,评估优化效果,为实际应用提供参考。

对比分析

04

电动汽车用无离合器AMT换挡控制策略优化方法

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2

3

利用模糊数学理论,将驾驶员的换挡意图和车辆状态等模糊信息转化为具体的控制指令。

模糊控制理论应用

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