基于概率神經網絡的自動換擋策略研究

杜傳正，王立勇，蘇清華，張金石

(北京信息科技大學 機電工程學院 現代測控技術教育部重點實驗室， 北京 100192)

0 引言

液力自動變速器是重型車輛傳動系統中的主要部件，具有較高的承載性和可靠性、良好的動力性、操作簡單等優點，被廣泛安裝在重型汽車上[1-2]。熟練的駕駛員往往在不影響生產效率的前提下，根據車輛裝載狀態和道路情況手動切換擋位，既能充分發揮汽車的動力性，又能節約燃料。本文將優秀駕駛員的手動換擋規律設計成車輛自動變速箱換擋策略，開展重型貨車自動換擋策略設計研究。

目前，重型汽車自動換擋控制策略的研究方向主要有多參數控制、多工況控制、神經網絡控制等。張曉聰等[3]提出以加速時間為優化目標，通過優化換擋點設計動力性換擋規律。李昊等[4]提出基于車輛負荷系數的換擋控制策略，對常用的以車速和油門開度為參數的動力性自動換擋控制策略進行修正，實現適應車輛多種工況的換擋策略。喬晟杰等[5]提出以車速、油門開度、加速度為參數的礦用車動力性換擋規律。馬文杰等[6]采用以車速、油門開度、加速度為輸入參數的模糊控制對坡道工況換擋規律進行修正。張金石等[7]提出利用貪心算法對最佳動力性換擋規律進行優化，提高液力變矩器傳動效率。張小虎等[8]提出以車速和油門開度搭建T-S模糊神經網絡并通過臺架試驗驗證換擋策略的可行性。Chen Jianxue等[9]提出基于車速、車輛加速度和油門開度的ACO-BP算法來優化車輛的換擋決策。

D.F.Specht[10]1990年提出的概率神經網絡(probabilistic neural network，PNN)是一種多層前向神經網絡，具有徑向基神經網絡和競爭神經網絡的優點。在充分訓練網絡的前提下，概率神經網絡可以得到較高正確率的分類結果。此外，PNN結構簡單，容易設計算法，廣泛應用于模式識別及模式分類領域[11]。利用概率神經網絡模型汲取優秀駕駛員的換擋操作經驗，以發動機轉速、變速箱輸出軸轉速、油門開度作為神經網絡的輸入參數實現擋位分類。為消除少量錯誤的擋位分類對換擋控制的不利影響，通過短暫時間內的雙重擋位判斷，過濾錯誤的擋位判斷，從而提高車輛換擋的穩定性與安全性。本文在動力性方面進行了BP神經網絡換擋策略、動力性換擋策略和PNN換擋策略的仿真對比；在換擋準確率方面，通過原車離線數據進行了PNN換擋策略與原車駕駛員換擋策略對比分析。

1 車輛傳動系統建模

在TruckSim軟件環境下建立貨車模型，汽車傳動系統模型如圖1所示，包括發動機、液力變矩器、變速箱、差速器、車輪等。

圖1 車輛傳動系統模型框圖

根據發動機的穩態轉矩實驗得到發動機調速特性曲線，如圖2。發動機調速特性曲線擬合公式[12]如式(1)所示。

圖2 發動機調速特性曲線

(1)

式中：Te為發動機的穩態輸出轉矩(N·m)；ne為發動機轉速(r·min-1)；α為油門開度(%)。

根據臺架試驗數據建立液力變矩器模型，液力變矩器原始特性曲線如圖3，數學模型如下所示：

圖3 液力變矩器原始特性曲線

(2)

(3)

(4)

(5)

式中：nb、nt分別是泵輪和渦輪轉速(r/min)；Tb、Tt分別是泵輪與渦輪的轉矩(N·m)；i是轉速比；λb是泵輪力矩系數(1/(m·(r·min-1)2)；K是變矩系數；η是效率；D是變矩器的有效直徑(m)；g為重力加速度(m/s2)；ρ是油液密度(kg/m3)。

變速箱數學模型如下所示：

Tin=Tt

(6)

nin=nt

(7)

Tout=Tinin，gear

(8)

(9)

式中：Tin和Tout分別是變速箱的輸入轉矩和輸出轉矩(N·m);nin和nout分別是變速箱的輸入轉速和輸出轉速(r/min)；in，gear是變速箱各擋位的傳動比，如表1所示。車輛其他主要參數如表2所示。

表1 變速箱各擋位的傳動比

表2 車輛其他主要參數

2 概率神經網絡的建模

2.1 駕駛員換擋操作數據的采集與處理

優秀的駕駛員根據長期積累的駕駛經驗進行換擋操作，在車輛不同的狀態下，最大程度地發揮車輛的綜合性能，如動力性、經濟性、安全性、舒適性等。駕駛員操作汽車的信息以及車輛運行狀態信息會在CAN總線上得到記錄。數據采集過程如圖4所示。利用數據采集卡(CAN盒)獲取總線信號，在上位機軟件里根據通信協議SAE J1939解析發動機轉速、變速箱輸出軸轉速、油門踏板開度和擋位信號。

圖4 數據采集過程示意圖

完成信號解析后，需要去除信號中異常與重復的數據。同時，為提高神經網絡控制模型的魯棒性，均勻保留車輛在不同種工況下的信號數據，特別是需要保留各種信號數據的最低值和最高值。為提高神經網絡模型的擋位分類正確率，篩選出汽車通信信號里數量最豐富的4個前進擋的數據，部分訓練樣本如表3所示。發動機轉速在變速箱輸入端，可以認為是變速箱的動力來源；輸出軸轉速在變速箱的輸出端，可以映射車速狀態；油門開度由駕駛員直接控制，可以反應駕駛員對車輛動力、車速的需求。

表3 訓練樣本的部分數據

經過數據預處理后，將數據樣本保存在數據庫里，以備訓練與測試神經網絡模型使用。

2.2 概率神經網絡的設計和訓練過程

概率神經網絡是在徑向基神經網絡的基礎上，聯合密度函數估計和貝葉斯最小風險準則，構造了一種概率密度分類估計和并行處理的網絡[13-14]。PNN模型既具有收斂速度快、分類準確率高、訓練簡單的特點，又具有很好的泛化能力及快速學習能力[15]。

概率神經網絡由4層組成，如圖5所示。第一層為輸入層，作用是將輸入參數傳入徑向基神經元。輸入層神經元的個數等于輸入參數的個數。

圖5 概率神經網絡結構示意圖

第二層隱藏層是徑向基層，訓練樣本數量決定了隱藏層神經元的數量，訓練樣本數值決定對應隱藏層神經元中心值Wi，中心值不需要訓練[16]，每個神經元的中心值直接取自每個輸入樣本值。隱藏層傳遞函數如下所示：

(10)

式中：X為輸入樣本；σ為平滑因子，取值1。

第三層為求和層，該層的每個神經元代表一類，神經元數量等于樣本類別數量。求和層的每個神經元只與前層里同類的徑向基神經元建立聯系，對同類神經元的概率求和，然后取平均值。求和層的傳遞函數如下：

(11)

式中：Vi為第i類的概率累加的平均值；L為第i類的神經元個數。

輸出層將求和層中概率值最大的一類輸出為1，其他類為0。最后將輸出層的結果乘以向量[1，2，3，4]’轉換成擋位數值。

概率神經網絡的訓練過程不同于根據誤差反向傳播調整權值與閾值的神經網絡，概率神經網絡的“訓練”是根據輸入的訓練樣本決定網絡的神經元數量、神經元中心值、連接閾值和權值，如圖6所示，訓練樣本矩陣被分為輸入矩陣P和目標矩陣T，輸入矩陣P決定了隱藏層的中心值，閾值b取固定值0.832 6。隱藏層與求和層之間的連接權值等于目標值。當概率神經網絡中的各參數值確定后，訓練結束。由此可知，PNN訓練過程簡單快速，參數固定，便于硬件實現。

圖6 概率神經網絡訓練流程框圖

3 仿真結果分析

3.1 訓練測試結果分析及控制模型的改進

概率神經網絡的神經元數量會影響模型在硬件上的運行速度，過多的神經元會增加處理器的計算時間。因此，在不降低PNN擋位分類正確率的前提下，盡量減少神經元的數量。通過不斷嘗試減少訓練樣本數量，最終確定訓練樣本數量為：各個擋位的訓練樣本數量為1 000，訓練樣本總數量為4 000。

概率神經網絡在Matlab中的結構如圖7所示，輸入層Input有3個節點，徑向基神經元層有4 000個神經元，競爭神經元層有4個神經元，輸出層Output有4個輸出節點，layer為徑向基神經元層或競爭神經元層，W為各層的權值矩陣，b為閾值矩陣。

圖7 Matlab中概率神經網絡結構示意圖

PNN訓練結果如圖8所示，每1 000個樣本代表1個擋位，從左到右依次表示1～4擋。訓練結果顯示，訓練擋位和實際擋位完全一致，PNN網絡的擋位分類正確率為100%。測試結果如圖9所示，測試樣本中各個擋位樣本數量為250，測試樣本總數量為1 000，擋位分類正確率為97.70%。

圖8 PNN擋位分類訓練結果示意圖

圖9 PNN擋位分類測試結果示意圖

從訓練和測試結果可知，概率神經網絡模型的擋位分類正確率較高，但測試結果存在2.3%的錯誤分類，少量錯誤的擋位判斷會影響換擋控制的穩定性和安全性。所以，在使用PNN作為自動換擋控制核心時，需要過濾錯誤的擋位分類。在PNN分類模型基礎上進行補充設計，采用2次擋位判斷后決定最終擋位的方法，提高換擋控制的穩定性。如圖10所示，在PNN模塊輸出擋位后，每間隔0.1 s對車輛狀態進行擋位判斷。如果前后2次的擋位判斷一樣，車輛換入判斷的擋位。如果前后2次的判斷擋位不一樣，則過濾此次判斷的擋位，保持原擋位，進入下一次的擋位判斷。

圖10 過濾錯誤擋位分類流程框圖

3.2 TruckSim與Simulink聯合仿真結果分析

通過TruckSim和Matlab/Simulink聯合仿真驗證PNN自動換擋策略的可行性，同時與兩參數動力性換擋策略和BP神經網絡換擋策略對比分析。兩參數動力性換擋策略是基于汽車行駛動力學理論，計算不同油門開度下的相鄰擋位加速度曲線的交點值，然后將交點值的車速與油門開度繪制成二維換擋曲線。BP神經網絡是一種全局逼近網絡，通過誤差反向傳播算法，訓練出期望的擋位分類網絡模型。BP神經網絡基本設計如下：輸入層3個神經元，即輸出軸轉速、油門開度、發動機轉速；輸出層1個神經元，即擋位；10個神經元的單層隱含層；訓練方法是帶有動量項的梯度下降法，動量因子取0.9；學習率為0.01；誤差要求0.01。經過訓練學習，BP神經網絡經過30次迭代訓練后達到誤差要求，正確率為92.40%。

PNN仿真模型是由車輛模塊與換擋策略控制模塊構成的一個閉環系統，如圖11所示。車輛模塊輸出節氣門開度、發動機轉速和輸出軸轉速，同時獲取PNN換擋策略模塊的擋位信號。PNN換擋策略模塊的作用是根據車輛模塊提供的信號判斷擋位并將擋位信號輸出給車輛模塊進行換擋控制。

圖11 TruckSim和Matlab/Simulink聯合仿真閉環系統示意圖

為比較不同換擋策略在動力性方面的特點，在TruckSim軟件中設置駕駛員的油門開度為100%，模擬車輛起步后全油門加速到達最高車速的過程。由圖12和圖13可知：

圖12 車速變化過程曲線

圖13 擋位變化過程曲線

1) 整個仿真過程，3種換擋策略車速變化基本穩定可靠，無異常換擋情況。

2) 在1、2擋時，3種換擋策略的車速變化沒有明顯的不同，但通過換擋過程圖可以看出2種神經網絡換擋策略都比動力性換擋策略延遲換擋，這是因為神經網絡認為低擋位可以提供更大的發動機扭矩，使車輛保持較高加速度。PNN換擋策略與BP換擋策略的不同之處是PNN認為換擋時刻還可以比BP神經網絡再延遲一會，從車速變化曲線可以看出，PNN的判斷是正確的，因為2擋之后，PNN車速明顯高于BP神經網絡和動力性換擋策略。

3) 在3、4擋時，在相同時刻，PNN換擋策略的車速已經明顯高于另外2種換擋策略。雖然BP換擋策略在3升4擋時也增加了延遲換擋，但由于低擋位時不佳的換擋決策，導致車速依舊低于PNN車速。

通過比較不同換擋策略達到相同車速時的時長，可以分析各換擋策略的動力性。設置3個固定車速。從表4中可以看出，PNN換擋策略到達固定車速用時最少，傳統理論推導的動力性換擋策略用時最長，BP換擋策略的用時處于兩者之間。所以，PNN換擋策略具有更好的動力性。

表4 到達固定車速所用時間

4 離線數據驗證試驗

本文研究的主要目標是將優秀駕駛員的換擋經驗制作成換擋控制策略，利用神經網絡的學習能力將手動換擋經驗保留在神經網絡“黑盒”中。本節內容將使用原車CAN總線數據驗證PNN自動換擋策略的可行性。

采集貨車從發車到停車時長為5 min的CAN通信信號數據。油門踏板開度、發動機轉速、變速箱輸出軸轉速的變化過程如圖14所示。原車的手動換擋過程和PNN自動換擋過程如圖15所示。

圖14 實車行駛過程狀態變化過程曲線

圖15 PNN擋位與實車擋位變化過程曲線

0～60 s，車輛在水平道路上由靜止狀態開始起步，油門開度在50%左右，輸出軸轉速逐漸升高到1 000 r·min-1，擋位由1擋升到3擋。60～180 s，貨車進入長下坡的道路，為節省柴油，保持油門開度為0%，由于車輛在斜坡時存有斜向下的重力分力，導致車速升高，輸出軸轉速隨車速的增加而增加，輸出軸轉速達到1 250 r·min-1左右時，擋位升到4擋。180～270 s，貨車到達谷底的平路，駕駛員開始踩油門提供動力，根據路況進行換擋操作，即將到達目的地時，開始降油門減速降擋，最終到達終點。

本次試驗一共進行了8次換擋操作，與原車換擋過程相比，總體上，PNN換擋過程與原車基本一致，但也存在不同步換擋操作現象，換擋不同步時長如表5所示，平均時長為0.42 s，擋位判斷正確率為98.76%。

表5 換擋不同步時間 s

5 結論

使用油門踏板開度、發動機轉速、變速箱輸出軸轉速和擋位信號訓練概率神經網絡可以實現正確率97%以上的擋位分類。驗證了基于概率神經網絡的自動換擋策略模型在TruckSim和Matlab/Simulink軟件環境中完成自動換擋控制的可行性，并且車輛動力性優于兩參數動力性換擋策略和BP神經網絡換擋策略。使用原車換擋過程中的CAN通信數據進行概率神經網絡自動換擋策略的離線試驗測試，結果表明：概率神經網絡自動換擋策略基本達到原車人工換擋控制水平，擋位控制正確率為98.76%，擋位控制準確、穩定、可靠。