基于ANFIS 的某液力變速器閉鎖離合器控制規律的智能提取

黎云兵，詹雋青，朱俊臻，李立順，朱先民

(1.軍事交通學院 研究生管理大隊，天津300161;2.軍事交通學院國家應急交通運輸裝備工程技術研究中心，天津300161)

1 ANFIS 結構和原理

ANFIS(adaptive network based fuzzy inference system)，即自適應神經模糊推理系統。模糊推理系統的基礎是Takagi-Sugeno 模型，神經網絡實現了3 個模糊控制的基本過程，即模糊推理、模糊化以及反模糊化。神經網絡具有學習機制，這種機制是構成自適應神經模糊控制器的重要原理［1］。為了使這一系統能夠達到智能學習、智能組織以及智能自適應的目的，可以對模糊推理控制規則進行自動調整，調整的方法有在線學習算法和離線訓練等。目前最為常用的一種模糊推理模型即為TS 模型，后來稱Sugeno 模型，該模型是在1985年由Takag 和Sugeno 提出來的。這種模型屬于非線性的，比較適合用于表達較為復雜系統的動態模型。其經典的模糊推理的規則［2］是:

其中的模糊數為A和B，結論中的精確數為z=f(x，y)，一般情況下f(x，y)是x和y的多項式，圖1 為ANFIS 網絡關系圖。

(1)第1 層。模糊化層，把輸入的變量采取模糊化處理，得到相應的模糊集隸屬度。模糊化層的所有節點均為自適應節點，且具有節點函數。

在此式中，節點i的輸入分別為x和y，模糊集的隸屬度為O1，i。

A(x)作為A的隸屬函數同時也可以是其他任意適合的參數化的隸屬函數，包括三角函數、鐘形函數和高斯函數等。

(2)第2 層。針對前提部的模糊集進行運算。位于第2 層的所有節點的輸出為全部輸入信號的代數之積，每個節點均為固定的節點，即

(3)第3 層。位于該層的全部節點均為固定節點，歸一化處理各條規則的激勵強度，即

(4)第4 層。位于這一層的均是自適應節點，每個節點都有節點函數。這一層的參數被稱作結論參數，由下式計算每條規則的輸出，即

式中:wi為由第3 層經過歸一化傳來的激勵強度;(pi，qi，ri)為節點的參數集。

(5)第5 層。這一層也被稱為輸出層。位于這層的單節點是被標記M的固定節點，總輸出根據此固定節點來計算全部傳來信號的和，即

關系圖中包括2 個輸入、1 個輸出，與Sugeno模糊推理系統基本等價。通過對結論參數即線性參數和前提參數即非線性參數的調整實現對模糊推理系統的學習。

2 閉鎖離合器控制規律分類

對于不同的自動變速器，液力變矩器的閉鎖時機不同。閉鎖點的選擇應根據實際情況來決定，有在耦合器工況點，也有在對應最高效率點，或者設在它們中間。通常，閉鎖控制規律主要有以下2 種:單參數控制與雙參數控制［3］。

2.1 單參數控制

(1)渦輪轉速nT控制。一般是先確定閉鎖點速比，通過其與發動機匹配時的轉速換算得出nT。低擋閉鎖nT較高，液力變矩器平穩傳遞轉矩的性能被充分利用;高擋閉鎖nT較低，汽車多行駛在閉鎖工況下，使燃油經濟性提高。

(2)車速v控制。它屬于高擋閉鎖方案，可避免低擋頻繁閉鎖，減少引起的磨損與沖擊，通常應用于城市大客車上。

(3)擋位控制。變速器處于高擋時閉鎖，與車速控制相近。

2.2 雙參數控制［4］

(1)速比i=nT/nB控制。其實質是由渦輪轉速nT和泵輪轉速nB雙參數控制。

(2)油門開度α 和渦輪轉速nT控制。油門開度不同，閉鎖點對應的nT也不同，油門開度大時，閉鎖nT高，晚閉鎖;油門小時相反。

(3)油門開度α 和車速v控制。它與(2)的區別是，油門開度一定時，只有當車速到達預設值時才閉鎖，一般也是高擋閉鎖，低擋解鎖［5］。從燃油經濟性角度分析，液力變矩器解鎖時效率始終比1小，因而設定的閉鎖點對應的車速越低，越有助于提高傳動系統的效率，改善燃油經濟性;從閉鎖品質方面來看，油門開度較小時，發動機轉速也相對較低，閉鎖所帶來的振動與沖擊也很低，閉鎖離合器的壽命可以有效地延長。

3 閉鎖離合器控制規律的智能提取

由目標變速器換擋離合器工作邏輯(見表1)可知，在正常行駛工況下，目標變速器閉鎖離合器在高擋閉鎖，1、2 擋解鎖，3 擋選擇性閉鎖。本文閉鎖離合器閉鎖控制所選取的控制參數為油門開度和行駛速度。可以先提取閉鎖和解鎖點發動機轉速，然后換算成3 擋不同油門下閉鎖和解鎖點汽車的行駛速度。

表1 目標變速器換擋離合器工作邏輯

圖2、3 為提取的180 組3 擋閉鎖點和解鎖點汽車運行參數。

圖2 閉鎖點參數

采用自適應模糊神經的方法提取3 擋擋位的閉鎖和解鎖規律，是一種高效的智能提取方法，提取流程如下。

圖3 解鎖點參數

(1)第1 步。分別調入閉鎖和解鎖點訓練數據，運用Matlab 中ANFIS 工具箱進行訓練。在訓練過程中給定輸入與輸出數據，將油門開度作為輸入，發動機轉速作為輸出。將輸入參數進行模糊子集分類，此時ANFIS 將構建模糊推理系統，在訓練一段時間后，模型開始匹配訓練數據，最后得出輸出數據。圖4 和圖5 為閉鎖點和解鎖點訓練數據。圖6 和圖7 為ANFIS 工具箱訓練生成的閉鎖點和解鎖點發動機轉速和油門開度圖。

圖4 閉鎖點訓練數據

圖5 解鎖點訓練數據

圖6 訓練生成油門開度—發動機轉速閉鎖曲線

圖7 訓練生成油門開度—發動機轉速解鎖曲線

(2)第2 步。訓練完成后，需要提取不同油門開度下對應的發動機轉速，即提取訓練模型中閉鎖、解鎖點數據(見表2)。

表2 不同油門開度下發動機轉速

(3)第3 步。將ANFIS 工具箱訓練后所得到的閉鎖點和解鎖點曲線擬合，得到油門開度—發動機轉速閉鎖與解鎖擬合曲線(如圖8 所示)。

圖8 閉鎖與解鎖提取數據擬合曲線

根據汽車動力傳動的關系，在不考慮輪胎滑移率的情況下，閉鎖與解鎖點一般在液力變矩器耦合點附近，故閉鎖與解鎖點的液力變矩器傳動比取近似值為1，車速與發動機轉速的關系［6］見式(7)，計算得出相應車速，可將油門開度—發動機轉速閉鎖與解鎖線轉化為油門開度—車速閉鎖與解鎖線。

式中:v為汽車車速，km/h;ne為發動機轉速，r/min;r為汽車輪胎滾動半徑，m;it為液力變矩器傳動比，近似取1;ig為變速器擋位傳動比;i0為主減速器傳動比;if為分動器傳動比。

4 模糊神經網絡提取準確性驗證

圖9 為神經網絡生成的閉鎖和解鎖線與實車試驗曲線對比圖，圖10 為閉鎖誤差值及誤差率，圖11 為解鎖誤差值及誤差率。可以看出，閉鎖計算車速與真實車速差值大部分在-2 ～2 km/h，誤差率大部分在-0.1 ～0.1，即預測值為真實值的90%～110%。解鎖計算車速與真實車速差值大部分在-0.5 ～1.5 km/h，誤差率大部分在-0.06～0.01，即預測值為真實值的94%～101%。

驗證結果表明，模糊神經網絡提取的閉鎖控制規律很好體現了換擋過程中閉鎖離合器閉鎖與解鎖特性，說明用此方法提取閉鎖控制規律是可行的。

圖9 神經網絡生成的閉鎖和解鎖線與實車試驗曲線對比

圖10 閉鎖誤差值及誤差率

圖11 解鎖誤差值及誤差率

5 結 語

本文提出了基于ANFIS 智能提取閉鎖離合器控制規律的方法，并對經ANFIS 訓練得到的閉鎖離合器控制規律與實車試驗所測的閉鎖離合器控制規律進行比較，得出閉鎖控制規律控制參數的誤差值及誤差率。研究結果表明，經ANFIS 訓練得到的閉鎖離合器控制規律與實車試驗所測的閉鎖離合器控制規律結果基本一致，該智能提取控制規律的方法是可行的，可為智能提取控制規律提供參考。

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