基于集成學習數據挖掘的離合器換擋控制研究

袁艷

摘要：通過集成學習算法全面學習雙離合器變速箱（dual clutch transmission，DCT）換擋數據，并建立模型預測換擋控制器，以補償轉矩保障真實轉速，可以實現對參考轉速的精準追蹤，進而實現DCT 換擋的智能控制。研究結果表明：在0.29 s 時DCT 出現降擋慣性相，穩定跟隨目標轉速，車輛沖擊度的最大值是7.2 m/s3，符合設計需求。隨著油門開度的不斷增加，相較于其他控制策略，基于集成學習數據挖掘的模型預測換擋控制策略表現出很好的平順性，動力響應更快。

關鍵詞：雙離合器變速箱；換擋控制；集成學習；模型預測

中圖分類號：TH137 文獻標識碼：A