基于大數(shù)據(jù)的變速器工作特性研究

崔海龍， 劉曦宏，霍芳

北汽福田汽車股份有限公司動力傳動研究院,北京 102206

0 引言

近年來，隨著電控發(fā)動機批量應(yīng)用和車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展，使得通過車載T-BOX采集CAN總線大數(shù)據(jù)成為現(xiàn)實。對于AT/AMT變速器，其相關(guān)工作數(shù)據(jù)存儲到TCU或通過CAN總線發(fā)送給T-Box，而MT變速器沒有感知變速器工作狀態(tài)的傳感器和執(zhí)行器，傳統(tǒng)方法是在車上布置傳感器和數(shù)采系統(tǒng)進行采集和分析，僅能對小樣本進行分析,而且容易受各方面資源制約，使用范圍有限。陳德鑫等[1]在車輛上安裝霍爾傳感器、應(yīng)變片和位移傳感器采集轉(zhuǎn)速、扭矩和換擋狀態(tài)等載荷信號，通過載荷譜分析，為變速器疲勞壽命預(yù)測和臺架疲勞壽命試驗提供參考;王濤等[2]采集載荷譜信息，開展多體動力學(xué)仿真以及損傷計算，確定了各擋位臺架加速壽命試驗規(guī)范；于晶等[3]在車輛上布置位移傳感器、轉(zhuǎn)速傳感器和氣壓傳感器等，采集MT變速器數(shù)據(jù)，并與AMT對比，為AMT換擋性能改善提供參考。

通過采集到的整車和發(fā)動機大數(shù)據(jù)來分析MT變速器的工作狀態(tài)，將大大提高工作效率，實現(xiàn)基于復(fù)雜應(yīng)用場景的用戶工況分析，識別通用工況和極限工況，為變速器的研究與開發(fā)提供有力的技術(shù)支持，打通市場與研發(fā)的通道。

1 應(yīng)用場景定義

商用車應(yīng)用場景復(fù)雜多變，通過對用戶的沉浸式調(diào)研，提取行業(yè)、物流環(huán)節(jié)、載重、車型、區(qū)域及環(huán)境等核心要素構(gòu)建應(yīng)用場景向量模型，形成基于人—車—貨—場要素定義，其中“人”包括駕駛員的年齡、駕齡、學(xué)歷、身高、體重和駕駛習(xí)慣等特征;“車”對應(yīng)車輛車型、驅(qū)動形式、載貨量、動傳系統(tǒng)配置和輪胎型號等技術(shù)參數(shù)和用車經(jīng)歷;“貨”指貨物類型、存儲狀態(tài)、裝卸方式和運輸要求等;“場”包含道路類型、地形、運距和運輸環(huán)境等場路工況特征進行精細(xì)劃分，經(jīng)過提煉后形成場景典型特征。

對于擬研究應(yīng)用場景車輛清單,狹義上應(yīng)當(dāng)是完全符合定義的一組車構(gòu)成，但在實際應(yīng)用中，同發(fā)動機配置不同變速器或車橋，或者功率相近發(fā)動機的動傳配置均可以視為廣義的同應(yīng)用場景車輛配置，并列入車輛清單。

根據(jù)分析目的定義采集大數(shù)據(jù)清單，本次主要研究變速器工作特性，參考J1939[4]協(xié)議，大數(shù)據(jù)定義清單見表1。

表1 大數(shù)據(jù)定義清單

變速器換擋等操作通常在1 s以內(nèi)完成，因此數(shù)據(jù)采樣頻率不能太慢，同時考慮到T-Box數(shù)據(jù)傳輸能力和采集流量成本等綜合因素，定義數(shù)據(jù)采樣頻率為1 Hz，采集周期通常為1個自然月。對于中長途或長途物流運輸，可以保證至少3～4個運輸周期的數(shù)據(jù)采集，能夠代表該場景的典型工作特征。

通過采集和研究其在各種應(yīng)用場景的大數(shù)據(jù)，提煉出變速器相關(guān)的載荷分析結(jié)果，可以形成變速器工作特性，也可提煉出最惡劣工況邊界定義變速器疲勞壽命指標(biāo)，既保證產(chǎn)品的通用性，又保證最佳適應(yīng)性。

2 變速器相關(guān)分析模型的構(gòu)建

基于大數(shù)據(jù)分析變速器，首先要計算出變速器速比，基于變速器速比可以識別擋位，進而開展相關(guān)工作特性分析工作。基于車速公式[5]，獲得變速器速比計算公式為：

ig=0.377·r·n/(i0·va)

(1)

式中：ig為變速器速比;

r為輪胎滾動半徑，m;

n為發(fā)動機轉(zhuǎn)速,r/min;

i0為后橋速比;

va為車速,km/h。

其中輪胎滾動半徑[6]計算公式為:

r=f·d/2π

(2)

式中：r為輪胎滾動半徑，m;

f為系數(shù),數(shù)值見表1;

d為輪胎設(shè)計總直徑,m。

大數(shù)據(jù)各數(shù)據(jù)項大多是連續(xù)變量，確定了基于時間和基于里程維度的分析思路，從時空二維空間對變量深入解讀，對每個分析模型制定基于時間和基于里程的數(shù)據(jù)處理算法，另外按照模型變量的多少，區(qū)分成1元模型、2元模型和3元模型等，1元模型表示模型中有1個變量(不含時間)，依次類推。

以采集1 Hz數(shù)據(jù)為例，大數(shù)據(jù)采集的數(shù)據(jù)以時間維度進行排列，每個數(shù)據(jù)點代表1 s，一個計數(shù)區(qū)間多個點疊加就能計算出時間分布數(shù)。實際項目分析時，考慮到車輛運輸多以里程作為衡量指標(biāo)，因此增加里程維度進行分析，每個數(shù)據(jù)點的對應(yīng)車速乘以1 s即該點行駛過的里程，一個計數(shù)區(qū)間多個點疊加就能計算出里程分布數(shù)，分析原理見表2。另外對于換擋次數(shù)等增加頻次維度進行分析，通常以一段里程或一段時間來統(tǒng)計，便于不同場景比較。

表2 時間維度和里程維度分析原理

分析變速器工作特性，通常運用表3的分析模型進行分析。

表3 變速器分析模型

基于Matlab[7]編寫程序，對復(fù)雜應(yīng)用場景的多車大數(shù)據(jù)進行處理。首先讀取大數(shù)據(jù)文件，將數(shù)據(jù)文件按行逐列記入數(shù)據(jù)矩陣，計算每行數(shù)據(jù)對應(yīng)的速比，并與各擋速比設(shè)定公差范圍進行比較，然后確定該行速比名義值并定義該行擋位。原始數(shù)據(jù)由車輛點火到熄火的若干個工作過程組成，本文僅對連續(xù)時間記錄數(shù)據(jù)進行換擋規(guī)律分析，程序流程如圖1所示。

3 模型校驗

3.1 速比計算公差分析

涉及擋位的分析模型，關(guān)鍵在公式(1)速比的識別準(zhǔn)確性，編寫程序時，考慮到車輛行駛過程中輪胎磨損、車速、轉(zhuǎn)速信號波動和傳動系振動導(dǎo)致計算獲得的速比不可能正好與實際值完全相符，設(shè)置了各擋速比(用i表示)上、下公差，公差為±10%，計算出來的速比值落在相應(yīng)上、下公差區(qū)間，視為該速比。比較了幾種變速器的各擋速比上、下公差值，發(fā)現(xiàn)5MT、6MT、8MT和12AMT上、下公差值設(shè)置10%無重合，16MT多個擋位上、下公差值有重合，需要改成小公差值，避免實際計算過程中，一個速比對應(yīng)2個擋位的異常情況發(fā)生，如圖2所示。

圖2 各擋速比10%公差范圍

3.2 速比計算值與TCU記錄值對比

基于計算獲得速比是進行變速器相關(guān)工作特性分析的基礎(chǔ)，對12臺12AMT的變速器TCU發(fā)出的擋位信號和基于程序計算的擋位信號進行比較。多車各擋速比計算值與TCU記錄值對比如圖3所示。發(fā)現(xiàn)低擋位2擋占比差別較大，主要原因是AMT的2擋起步多，車速較低，離合器和飛輪結(jié)合過程較長，計算出的速比與2擋速比差別大，未視為2擋速比。10～12擋位個別車輛差別大，從數(shù)據(jù)來看，高擋位TCU記錄速比和基于程序記錄速比差別較小，因為低擋位計算擋位分布數(shù)偏少，進而影響了高擋位計算值占比。輕、中型變速器一般只有一個倒擋，倒擋速比通常與1擋速比接近，重型變速器有的有兩個倒擋，通常與1擋和2擋速比接近，雖然倒擋數(shù)據(jù)較少，但很難區(qū)分，也可能計入1擋或2擋，但影響不是很大。

圖3 多車各擋速比計算值與TCU記錄值對比

空擋沒有合適的算法進行區(qū)分，對TCU記錄的車速大于1 km/h(車速小于1 km/h視為停車工況，無分析必要)的空擋點速比計算數(shù)據(jù)，速比計算數(shù)據(jù)中有極少量大于15可直接刪除。多車空擋狀態(tài)下速比計算值直方圖如圖4所示。由圖可知，空擋點速比計算值分布在0～0.7的占比達到81.4%，通常不會與各擋位速比計算值沖突；分布在0.7以上占比僅19.6%，而TCU中空擋區(qū)在所有速比占比為14.6%，得出空擋點速比計算數(shù)據(jù)0.7以上占所有速比2.9%，雖然這部分空擋速比計算數(shù)據(jù)可能會與超速擋速比混淆，但影響較小，需要結(jié)合具體應(yīng)用進行分析。

圖4 多車空擋狀態(tài)下速比計算值直方圖

基于上述分析，總體來說，通過計算速比分析變速器工作特性是可以接受的。

4 復(fù)雜應(yīng)用場景大數(shù)據(jù)研究

4.1 應(yīng)用場景運行工況特征分析

以某中卡物流車開展相關(guān)分析，場景編號為9～15的發(fā)動機功率相同,變速器全部采用8MT。

基于多車大數(shù)據(jù)，首先完成基于時間維度和基于里程維度的車速分布。由車速分布時間維度可以看出怠速運行占比和各區(qū)間時長占比，但車輛通常以運行里程作為評價其可靠性耐久性的指標(biāo)，因此常用車速以里程維度分析更為合適，以里程維度分布占比最高的3個區(qū)間或者2個區(qū)間占比之和大于50%作為常用車速的判斷依據(jù)。車速分布如圖5所示，常用車速區(qū)間為70～90 km/h，占比68.15%。

基于多車大數(shù)據(jù)，完成基于時間維度和基于里程維度的轉(zhuǎn)速分布。由于基于里程維度無法了解發(fā)動機怠速工況運行情況，且發(fā)動機以運行時長來衡量其可靠性耐久性，因此常用轉(zhuǎn)速以時間維度分析更為合適，同樣以時間維度分布占比最高的3個區(qū)間或者2個區(qū)間占比之和大于50%作為常用轉(zhuǎn)速的判斷依據(jù)。轉(zhuǎn)速分布如圖6所示，常用轉(zhuǎn)速區(qū)間為1 000～1 400 r/min，占比58.39%。

圖6 轉(zhuǎn)速分布

4.2 擋位分布分析

分析各擋位基于時間維度和里程維度分布，可以從使用時長和使用里程對變速器各擋齒輪工作強度進行分析。擋位分布如圖7所示。由圖可知，8擋位時間占比和里程占比最高，7擋位其次，1～4擋占比均很小。分轉(zhuǎn)速擋位分布如圖8所示。研究不同轉(zhuǎn)速范圍擋位基于時間維度分布情況可知，怠速轉(zhuǎn)速，低擋位占比較高;在常用轉(zhuǎn)速區(qū)間段，高擋位占比明顯較高。

圖7 擋位分布

圖8 分轉(zhuǎn)速擋位分布

4.3 換擋操縱統(tǒng)計分析

基于各場景秒采數(shù)據(jù)擋位變化，統(tǒng)計出換擋次數(shù)如圖9所示。基本與不同場景車輛運輸特點和道路交通擁堵情況工況特點吻合，可以作為場景識別的輔助參數(shù)。

圖9 換擋次數(shù)統(tǒng)計

對百公里換擋次數(shù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)進一步分析處理，得出各場景百公里各擋位同步器結(jié)合次數(shù)，計算出5×105km同步器結(jié)合次數(shù)，如圖10所示。

圖10 同步器結(jié)合次數(shù)統(tǒng)計

由圖10可以看出，場景13的4#同步器結(jié)合次數(shù)達到最大值13.2萬次。結(jié)合市區(qū)行駛較為擁堵的工況比較合理，且滿足相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)要求，間接論證了相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的合理性。

對離合器結(jié)合次數(shù)進行統(tǒng)計分析，計算出5×105km離合器結(jié)合次數(shù)，如圖11所示。可以看出，場景13離合器結(jié)合次數(shù)最高，達到97.5萬次，與短途運輸?shù)缆窊矶孪嚓P(guān)，其他中長途場景結(jié)合次數(shù)較少，符合工況統(tǒng)計的一致性，均低于離合器總泵及分泵DVP驗證要求，相關(guān)驗證標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)定義是合理的。通過百公里數(shù)據(jù)對比，離合器結(jié)合次數(shù)大于換擋次數(shù)，存在半離合狀態(tài)或未達到分離的預(yù)踩離合的過程因素，也符合實際情況。

圖11 離合器結(jié)合次數(shù)統(tǒng)計

4.4 換擋規(guī)律分析

統(tǒng)計各擋位順序升擋和降擋對應(yīng)車速、轉(zhuǎn)速和油門開度等分布，并提煉出車速-轉(zhuǎn)速換擋點分布曲線。以場景9為例，如圖12所示的各擋換擋點對應(yīng)車速和轉(zhuǎn)速變化呈線性關(guān)系，也證明了速比算法的正確性。

圖12 順序換擋點分布

目前常見的換擋規(guī)律主要包括單參數(shù)、兩參數(shù)和三參數(shù)換擋規(guī)律；從換擋特性分成最佳動力性能換擋特性和最佳燃料經(jīng)濟性換擋規(guī)律[8]。換擋規(guī)律研究的文獻較多，大多數(shù)集中在兩參數(shù)和三參數(shù)的換擋規(guī)律開發(fā)與應(yīng)用[9-21]。通過采集大數(shù)據(jù)分析MT變速器換擋規(guī)律，既可以了解不同復(fù)雜場景用戶換擋工作習(xí)慣，又可以基于實際開發(fā)需求，為AT/AMT開發(fā)提供換擋策略輸入。

圖13中的最小車速和最大車速分別代表用戶應(yīng)用場景的極限使用水平，中位車速代表用戶平均水平，各擋位中位車速可以定義為基于車速的單參數(shù)換擋規(guī)律。相應(yīng)的基于轉(zhuǎn)速的單參數(shù)換擋規(guī)律也可以提取出來。單參數(shù)換擋規(guī)律可以作為Cruise仿真分析換擋策略重要輸入。

圖13 換擋點車速統(tǒng)計

實際用戶使用水平的兩參數(shù)升擋和降擋散點圖如圖14所示，反映了不同駕駛風(fēng)格的用戶換擋操作差別很大。

圖14 兩參數(shù)升擋和降擋散點圖

對統(tǒng)計的各擋位升降擋規(guī)律數(shù)據(jù)基于油門開度排列取車速的中位值，繪制用戶平均水平換擋規(guī)律曲線，如圖15所示。用戶換擋規(guī)律完全基于實際數(shù)據(jù)獲取，因此與理論分析規(guī)律略有差異。

圖15 用戶平均水平換擋規(guī)律曲線

基于該發(fā)動機經(jīng)濟油耗轉(zhuǎn)速區(qū)域，僅選取該轉(zhuǎn)速區(qū)域的車速-油門開度數(shù)據(jù)，繪制用戶經(jīng)濟性升擋規(guī)律曲線如圖16所示。可以看出各擋位不同油門開度升擋對應(yīng)車速，基本穩(wěn)定在垂直與x軸的平均值線附近。

圖16 用戶經(jīng)濟性升擋規(guī)律曲線

5 結(jié)論

(1)基于大數(shù)據(jù)可以開展變速器工作特性分析，并大大提高工作效率，提煉不同復(fù)雜應(yīng)用場景大數(shù)據(jù)可以滿足通用工況和極端工況的分析需求。

(2)基于某中卡物流車復(fù)雜應(yīng)用場景大數(shù)據(jù)，通過建立的車速分步、轉(zhuǎn)速分步、擋位分步、分轉(zhuǎn)速擋位分布、基于車速-轉(zhuǎn)速的換擋點分布和換擋車速分布等分析模型，獲得了8MT變速器工作特性，另外通過同步器結(jié)合次數(shù)和離合器結(jié)合次數(shù)的分析，有力地支撐了相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)有效性。

(3)制定了單參數(shù)換擋規(guī)律分析方法和兩參數(shù)擋換擋規(guī)律分析方法，并生成了8MT變速器換擋規(guī)律，可以為AMT變速器換擋策略開發(fā)提供重要輸入。通過不斷挖掘大數(shù)據(jù)的價值，必將推動基于大數(shù)據(jù)進行變速器工作特性的研究與疲勞耐久相關(guān)方面的應(yīng)用。