雙離合自動變速器車輛換擋品質模糊綜合評價

劉海江，徐新勝，李 敏

(同濟大學 機械與能源工程學院，上海 201804)

雙離合自動變速器車輛換擋品質的傳統定義是從車輛的平順性方面來衡量的，即希望車輛能夠平順且無沖擊地完成換擋過程[1]，研究表明，換擋過程控制的優劣會直接影響整車動力性、舒適性、傳動系統耐久性以及燃油經濟性[2-6]，因此對換擋品質的準確評價具有重要的意義.

目前，主要運用主觀評估的方法對換擋品質進行評價，一般是利用有經驗駕駛員的感官對換擋品質進行評價. 由于主觀評價有離散性大、難以量化、穩定性差等問題[7]，已經有很多專家對換擋品質評價進行了深入研究. 孫賢安等[8]從動力性、經濟性、舒適性、傳動系統耐久性4個維度提出換擋品質評價指標，基于徑向基函數神經網絡方法建立了舒適性主客觀之間的聯系. 宋世欣等[9]、王爾烈等[10]、 Min等[11]、 Park等[12]在控制策略以及優化指標上對雙離合自動變速器車輛換擋品質進行提升. Shin等[13]應用了一種基于神經網絡的汽車換擋控制器監控器，對換擋的平穩性與精確性進行監控評估. 但是，上述研究在指標體系的建立以及評價方法的選擇上沒有做到主客觀綜合考慮，一方面無法排除主觀的不穩定性以及忽略客觀數據對換擋品質的真實反映，另一方面又會完全局限于數據之中而沒有發揮主觀經驗的指導作用，因此都有一定的缺陷.

針對以上問題，本文從3個不同維度提出10個與換擋品質相關的指標，并運用層次聚類方法與專家經驗相結合的方式，建立換擋品質評價指標體系. 研究了主觀權重和客觀權重的計算方法，并基于分配最優原則，確定主客觀權重的分配比例；構建了基于數據差異性和模糊閾值的隸屬度函數，建立模糊綜合評價模型，對換擋品質進行評價分析.

1 換擋品質評價體系建立

1.1 多維換擋品質評價指標

DCT車輛換擋過程中，換擋時間長短、發動機轉速控制等對換擋品質的動力性有較大的影響[14]，同時車輛產生的縱向加速度、車速等響應對換擋品質的平順性也有很好的體現[15]. 因此選擇從時間、發動機轉速與縱向加速度3個維度確定換擋品質評價指標. 從時間維度選取了換擋時間與換擋延遲時間指標. 從發動機轉速維度選取了轉速梯度、離合器分離轉速超調和離合器接合轉速超調指標；從汽車縱向加速度維度選取了離合器接合加速度幅值、加速度擾動、正向沖擊、負向沖擊和加速度振蕩指標. 上述3個維度提取的多維換擋品質評價指標介紹及其物理意義如表1所示.

1.2 換擋品質評價指標體系構建

傳統換擋過程定義表明,平順性是評價換擋過程的一個重要因素[1]，有研究提出，動力性是影響換擋品質的另一個重要組成部分[16]；因此提出從平順性與動力性兩個角度對換擋品質進行評價. 以某一換擋工況試驗數據為例，其動態曲線與各指標分布如圖1所示. 影響換擋品質的10個評價指標潛在關系以及如何反應換擋品質是未知的. 聚類分析是挖掘事物之間潛在聯系的常用方法，其中層次聚類在使用中不需要指定類別數目，靈活性大，通過計算各指標類之間的距離進行聚類判斷，因此被用來挖掘評價指標與換擋品質之間的映射關系. 通過SPSS軟件運用該方法對實驗獲取的多組換擋工況數據進行指標聚類，構建的譜系圖如圖2所示. 譜系圖顯示迭代到8次時，評價指標聚為兩類，對迭代結果進行分析發現：第1類指標多以時間為主要因素特征，能反映換擋的動力性，第2類指標多由縱向加速度衍生出來的，反映換擋的平順性. 結合專家經驗對聚類結果進行驗證和調整，例如其中正向沖擊指標是速比從開始變化的時刻到速比保持穩定的時刻之間最大正向沖擊度值，體現駕駛員后仰的最大程度，反映了換擋過程中的平順性感受；負向沖擊是換擋過程中最大負向沖擊度值，反映了DCT換擋過程中動力的丟失情況，因此與換擋過程的動力性關聯性較強，與聚類的結果一致；但經主觀評估專家驗證，離合器分離轉速超調產生的效果主觀表現為沖擊，與換擋的平順性關聯性更大，需調整為平順性指標.

圖1 換擋品質指標分布Fig.1 Distribution of shift quality indexes

圖2 換擋品質評價指標聚類譜系圖Fig.2 Clustering pedigree of shift quality evaluation indexes

最終建立換擋品質評價體系如圖3所示，其中D為目標層,Ak為一級評價指標,Wk為一級指標權重,Akj為二級評價指標,wkj為二級指標權重.

圖3 換擋品質評價體系Fig.3 Shift quality evaluation system

2 換擋品質模糊綜合評價模型

2.1 評價指標綜合權重確定

換擋品質評價是一個多層次、多指標的客觀評價系統，指標權重的確定是目前適用的評價方法中的關鍵. 換擋品質是人與車的綜合反映，一方面與人的感受息息相關，另一方面又是車輛換擋過程信息的真實反映; 因此換擋品質評價應同時考慮受人認知影響的主觀權重和受車輛真實反應影響的客觀權重，才能對換擋品質進行準確有效地評價.

2.1.1 主觀權重

層次分析法可以將問題中的變量劃分為有序的層次，借鑒專家知識和經驗對指標進行重要度比較，能進行定性、定量計算，是常用的主觀權重確定方法. 在層次分析法中，判斷矩陣A建立的準確與否至關重要，專家對重要度進行比較時容易受權威等其他因素的影響，本研究將德爾菲法與層次分析法相結合用于判斷矩陣的建立，通過匿名函詢的方式對專家們進行采訪，要求專家們對換擋品質評價指標重要性程度通過常用的1-9尺度來判斷[17]，對V位專家的評分結果按式(1)處理得到最終重要性評分axy，并建立對應的判斷矩陣A,如式(2)所示，計算判斷矩陣最大特征值與特征向量，在經一致性檢驗后，得到換擋品質主觀權重α=(αi).

(1)

(2)

2.1.2 客觀權重

客觀權重是數據中信息的真實反映，變異系數法正是直接利用各項指標中包含的信息以計算指標權重的一種方法，該方法認為取值差異越大的指標，即越難以實現的指標，更能反映被評價單位的差距. 但傳統變異系數法進行權重計算時，對于取值為負的指標是不適用的. 因此考慮換擋品質評價的特點，對指標數據進行初始化，對m次換擋工況，n個評價指標數據組成的矩陣Fij，進行歸一化處理，指標轉換為dij，使其既能保留各指標值的排列信息，又實現轉速梯度和負向沖擊這兩項指標符號的轉變，并按照式(3)計算變異系數

(3)

最終通過式(4)求得各指標客觀權重βj：

(4)

2.1.3 綜合權重

綜合權重需平衡好權重的客觀性與主觀性，本研究基于分配最優化原則，在加法組合賦權的基礎上，建立綜合權重向量與主客觀權重向量的距離最小的目標函數，通過目標函數確定主觀權重和客觀權重的相對重要程度δ和η，使其既能體現數據反映的真實信息，又能充分考慮專家知識的重要性，系統科學地確定換擋品質評價指標的綜合權重

wj=δ×αj+η×βj,

主客觀權重的相對重要程度求解公式為

2.2 隸屬度函數

換擋品質的好與不好之間存在模糊性，而模糊綜合評價通過一個模糊的集合來對結果進行全面評價，其特點是評價結果不絕對地肯定或否定，因此選擇通過構建模糊綜合評價模型進行換擋品質評價，其中模糊函數的確定是核心. 為科學地建立模糊函數，考慮到數據的差異性，引入目標車型或者同類車型的測試參數，從中提取最優指標值p和最劣指標值q，對指標進行歸一化. 因為換擋品質的評價指標相鄰評語之間的界限難以準確界定，所以本研究參考SAE評分標準與某整車廠自主知識體系，確定的換擋品質評價指標等級劃分準則如表2所示，換擋品質評價等級如表3所示. 考慮到界限的模糊性，加入模糊閾值θ將相鄰評語等級界限設計為模糊區間，如圖4所示，模糊閾值θ的選取來自于試驗車輛真實反應與標準的匹配程度. 對SAE標準中的界進行歸一化處理之后，分別向前向后拓展θ以確定模糊區間的界限ci，i=1,2，…，10，且滿足公式(5):

ci+1-ci=θ,i=2,4,6,8.

(5)

考慮到模糊閾值的存在，因此在F統計隸屬度函數中選擇正態分布，以實現模糊閾值范圍內交叉隸屬度的確定，最終建立的換擋品質指標的隸屬度函數為

表2 換擋品質評價指標等級劃分準則表Tab.2 Cassification criteria for shift quality evaluation indexes

表3 換擋品質各評價等級描述Tab.3 Description of shift quality evaluation levels

式中：ui[0,1],(i1,2,...,5)是隸屬于不同換擋品質等級的概率，x為線性歸一化后的評價指標值，ci值為換擋品質評價指標模糊區間及界限，k為對應指標最優指標值p與最劣指標值q的中值.

圖4 換擋品質評價指標模糊區間Fig.4 Fuzzy intervals of shift quality evaluation index

隸屬度函數曲線如圖5所示.

圖5 評價指標相對于各劃分等級的隸屬度函數

Fig.5 Membership function of evaluation indexes corresponding to each classification level

2.3 換擋品質評價模型計算流程

本研究針對DCT車輛換擋品質評價的特點，設計了完整的模糊綜合評價算法，其流程如圖6所示.

圖6 模糊綜合評價模型計算流程

Fig.6 Calculation process of fuzzy comprehensive evaluation model

其中包括以下步驟：

步驟1測試參數清洗與指標識別. 先對指標相關測試參數進行預處理，再對確定的評價指標通過識別方法進行識別；

步驟2主觀權重確定. 針對確定的評價指標，通過結合德爾菲法和層次分析法獲得判斷矩陣，進行一致性檢驗之后獲得主觀權重α=(αj)；

步驟3客觀權重確定. 對評價指標歸一化處理，采用變異系數法計算客觀權重β=(βj)；

步驟4綜合權重確定. 基于綜合權重與主客觀權重距離最小的原則，計算得到兼顧數據差異性和主觀性的綜合權重W=(wj)；

步驟5一級評價權重確定. 根據評價車輛的需求，確定動力性與平順性的相對重要度r和1-r，建立一級評價權重W′=(r,1-r);

步驟6隸屬度函數. 在歷史數據以及SAE標準的基礎上，確定最優最劣指標值與模糊閾值，構建換擋品質評價指標動態隸屬度函數，并計算模糊矩陣R=(uj)T；

步驟7計算換擋品質評分. 按照表3得到的評分量化向量S=[9.0,7.5,6.0,4.5,3.0]，計算換擋品質評分F=W·R·W′·S.

3 試驗驗證

3.1 試驗設計

為了驗證本研究模糊綜合評價的效果，以5種裝配有DCT變速箱的緊湊型乘用車換擋數據為基礎，提取評價指標中的最優和最劣指標值，并基于這5輛車的實際反映確定評價指標劃分等級的模糊閾值，對另外兩種裝配有DCT的緊湊型乘用車Y1和Y2進行換擋品質評價. 車輛Y1和Y2分別進行動力升檔、動力降檔、松油升檔以及松油降檔試驗，試驗數據主要采集整車CAN信號以及外接傳感器信號，其中外接傳感器包括IEPE加速度傳感器以及SpeedBox速度傳感器，利用Fire平臺實現3個不同來源信號的同步采集，經過Vehicle spy軟件進行數據讀取. 本文選取了Y1與Y2車的給油升檔狀況下4檔升5檔的10%～100%油門下的數據進行驗證. 為驗證模型的有效性，在換擋試驗過程中邀請5位專業主觀評價人員分別對換擋過程整體以及動力性和平順性單獨進行重復10次評價，對評價結果進行數值處理，獲得一組主觀評分作為換擋品質評分真值. 最后根據Y1與Y2車駕駛性需求，確定動力性與平順性重要度分別為0.5與0.5.

3.2 驗證結果討論

圖7是Y1和Y2車4擋升5擋動力升檔不同評價方法的動力性換擋品質評分曲線，圖8是Y1和Y2車4擋升5擋動力升檔換擋品質模糊綜合評價模型評分曲線. 無論是單純的變異系數法還是模糊綜合評價模型，Y1車和Y2車動力升檔換擋過程的動力性評分結果表明：隨著油門開度的增加，動力性評分逐漸提高，和車輛的實際反映是一致的；其次，運用模糊綜合評價模型，Y1車的平順性評分始終在動力性評分之上，這與Y1車以平順性為設計基準，始終強調駕駛平順性的設計概念是一致的；而Y2車在小油門開度下動力升檔過程的平順性得分較高，動力性相對較弱，在大油門下動力性評分則超越了平順性得分，在實車上體現為動力推背感好，但有較為強烈的抖動和沖擊，驗證了模糊綜合評價模型和變異系數法在換擋品質評價中的有效性.

在試驗過程中，為獲取準確的換擋品質，已邀請了5位專業主觀評價人員分別重復進行10次換擋品質評價，即便是專業的主觀評價人員也難以避免主觀評價的缺陷，因此只比較模糊綜合評價評分結果與獲得的換擋品質評分真值，不做模糊綜合評價與主觀評價具體的準確性比較. 同時上文驗證了模糊綜合評價模型與只運用變異系數法在換擋品質評價上的有效性，還需驗證模糊綜合評價模型相對于單純變異系數法的準確性. 通過2.3節的計算流程可得到Y1與Y2車的綜合權重以及最終的換擋品質評分，表4描述了Y1和Y2的動力升檔4擋升5擋換擋品質評分. 為比較模糊綜合評價模型結果與單純變異系數法的結果，分別引入了最大偏差和person相關系數作為比較指標，結果表明，變異系數法在Y1和Y2車的換擋品質評分最大偏差分別為0.358和0.342，模糊綜合評價模型的最大偏差分別為0.171和0.184，模糊綜合評價模型的效果要明顯優于單純的變異系數法結果. 通過person相關系數計算，模糊綜合評價模型與真實評分的person相關系數分別為0.926和0.946，變異系數法與真實評分的person相關系數分別為0.915和0.870，評價結果表明模糊綜合評價更為準確.

動力升檔過程中的各升擋過程二級指標綜合權重如表5所示，運用模糊綜合評價模型揭示了動力性二級評價指標中轉速梯度權重占比達到41.3%，在動力性中影響最大；平順性二級評價指標中離合器接合加速度幅值占比達到27.6%，對平順性影響最大，最終結果可以用于指導該車型如何完善換擋品質.

圖7 4擋升5擋動力升檔的動力性換擋品質評分Fig.7 Dynamic shift quality scores of power upshift from fourth gear to fifth gear

圖8 4擋升5擋動力升檔的模糊綜合評價評分比較Fig.8 Comparison of fuzzy comprehensive evaluation scores of power upshift from fourth gear to fifth gear

表4 4擋升5擋動力升擋換擋品質評分Tab.4 Shift quality scores of power upshift from fourth gear to fifth gear

表5 動力升檔各二級指標權重Tab.5 Secondary index weight of power upshift

4 結 論

1)從整車信號中的時間、縱向加速度以及發動機轉速3個維度確定了影響換擋品質的10個指標，并通過層次聚類與專家經驗相結合的方法系統科學地實現了換擋品質評價指標體系的構建.

2)將層次分析法與變異系數法計算的主客觀權重結合，確定了換擋品質評價指標的綜合權重；并基于數據差異性和模糊閾值，建立了換擋品質評價指標的隸屬度函數.

3)通過綜合權重和隸屬度函數最終構建了換擋品質模糊綜合評價模型，并通過試驗驗證了該方法相對于單純客觀評價方法的有效性和準確性，能對換擋品質改善提出有效的指導.