使用自定义动态编程方法的汽车变速器离合器辅助控制

1、大连理工大学本科文献翻译使用自定义动态编程方法的汽车变速器离合器辅助控制Automotive Transmission Clutch Fill Control Using a Customized Dynamic Programming Method学部（学院）：机械工程学院 专 业：机械设计制造及其自动化学 生 姓 名： 李俊卿 学 号： 201161171 指 导 教 师： 刘欣 评 阅 教 师： 完 成 日 期： 大连理工大学Dalian University of Technology使用自定义动态编程方法的汽车变速器离合器辅助控制摘 要离合器变速控制技术对于紧凑、低成本的变速器设计是

2、关键的因素，它对于自动变速器和手自混合变速器都十分重要。为了确保离合器换挡的流畅性，在换挡前和档位切换时离合器的精确同步非常重要。这进一步要求在档位切换前离合器在预定时间达到接合效果。由于紧凑的设计，目前还没有放置于离合器腔室内部的压力传感器，并且因此离合器填充只能在开环方式进行控制。依靠手动校准方式进行离合器填充压力指令所依靠的传统的离合器填充方式存在几个局限。首先，在离合器填充期间，压力分布不够优化，不能够降低流量要求的峰值。此外，在系统中造成不确定的因素并没与得到系统的设计，如不同电磁阀的延迟与离合器的组件参数。在本文中，我们提出了一个系统的方法来评估离合器填充和合成的最理想的压力分布。

3、首先，被构造与分析的离合器填充动态模型抓住了离合器填充过程中的关键动态。第二点，对于离合器填充控制问题，常规数字动态编程方法经探索被证明是无效的，是因为它本身是一种刚性动态模型。因此，我们提出了一种定制动态编程(以下均是以DP替代）方法来获得在指定约束下的最理想和最健全的压力分布状。定制的DP方法不仅能显著的降低了计算负担，还通过消除该插值误差提高了结果的准确性。为了验证该方法，变速离合器夹具已经在实验室中设计和制造出来了。仿真与实验结果表明，之前提出的定制方法是十分有效的，高效有力地解决了离合器填充优化控制问题。关键词：汽车变速器；离合器填充；定制动态编程；液压传动- -大连理工大学本科毕业

4、设计（论文）题目目 录摘 要I1 引 言12 问题描述42.1 系统建模42.2 制动离合器的控制问题63 优化控制设计93.1 系统模型的离散化93.2 常规的数值动态编程方法对优化离合器填充控制的适应性104 结论16- I -大连理工大学本科毕业设计（论文）题目1 引 言 汽车变速器，作为汽车推进系统的重要组成部分被设计成按照一定的传动比，将引擎扭矩顺利有效地传递到车辆传动系中的一种装置。一个典型的自动变速器的主要部件包括变矩器、行星齿轮系统和离合器系统。动力的传输与换档事实上都是由接合与分离离合器系统实现的。图一是一种有着五套离合器压盘的简易的六级自动变速器示意图。离合器被连接到行星齿

5、轮组的特定齿轮，通过对应离合器的接合实现相应的传动比。在变速过程中，一组离合器被接合，而另一组离合器被分离，我们将其称为离合器换挡。为了能够流畅的进行变档，保证换挡前和切换时离合器的精确同步是至关重要的，否则将造成不良的扭矩中断和震荡。为了确保同步的精确性，在离合器接合之前，使即将接合的离合器达到离合器压盘刚好接触的位置是非常必要的。这个过程被称为离合器填充过程，它在离合器换挡技术中起到了非常重要的作用。图 六级自动变速器的示意图在传输中通常使用的离合器驱动装置是电动液压离合器驱动装置，这主要归功于电动液压系统的高功率密度，图2是一个典型的传动离合器驱动系统示意图。一旦离合器被接合，受压流体冲

6、入离合器室并且推动离合器活塞朝向离合器压盘运动，直至与其接触（离合器填充）。在离合器填充过程结束时，挤压离合器活塞使其与离合器压盘接触以及将发动机扭矩传送到车辆传动系的输入压力进一步增加。控制离合器活塞在特定的离合器填充时间到达离合器压盘是非常必要的，因为不当的离合器填充过程会导致欠填充或是过填充这两者都会导致离合器换挡同步的失败并因此会对离合器换挡质量带来不良影响。因此，对于实现精确的离合器填充和流畅的离合器接合过程来说，设计离合器填充过程压力指令是非常重要的。此外，在离合器填充过程中，通过综合离合器填充压力降低峰值流量要求是非常必要的。该功能使减小输送泵成为可能，以提高车俩的燃油经济性。然

7、而，现在存在两个与离合器填充控制设计相关联的主要挑战，首先，在计算离合器填充压力与填充时间时，及时是细小的误差都将导致过填充或欠填充，这将对换挡质量产生不力影响；第2，目前，还不存在处于离合器室内部的压力传感器，因此不能形成一个压力反馈控制回路，因此，设计一种开环压力控制分布是十分必要的，从流量需求峰值上来说这是最理想的，从离合器填充时间上来时是最稳健的。显然，基于手动校准的传统方法是不能够有效实现上述目标的。在本文中，我们将提出一个系统化的方法来解决这项问题。图 离合器机构示意图为了使基于控制设计的系统和模型成为可能，精确的离合器填充动态模型是非常必要的。我们应该捕捉离合器填充过程的关键动态

8、，它与离合器接合过程的关键动态是不同的。基于离合器填充动态模型，对于这种控制问题的系统化方法可与通过贝尔曼动态编程方法递进地确定。在车辆控制领域的研究人员已经成功地将动态编程方法应用于解决多种最优控制问题。例如Kim等人利用动态编程方法获得了最佳的变速与油门控制，在满足动力要求的同时，实现了燃油经济性的最大化。Kang等人已经将最有设计方法应用于使用数字化DP方式的稀燃发动机。然而与上述的程序不同，这种离合器驱动系统包含高频与刚性动力学，对于离散模型来说这需要非常快的采样频率。其结果是，大量的步骤，以及与传统数值DP方法相关联的维数魔咒，阻碍了离合器填充控制问题的有效实现。此外，传统的数字DP

9、算法因为插值误差的原因，对最后结果的准确性有影响。 因此，我们提出了一个定制的数值动态编程方法，已经成功地解决了上述问题，并产生令人满意的效果。通过一种独特的模型结构变换和状态离散，定制DP方法将刚性动态模型转化为一种柔性模型，从而减少了离散采样步骤。并且，通过将状态区域离散成为区域而不是成为离散的节点，内插错误得到了避免。最后，定制DP只搜索可行离散状态中的最优解决方案，从而大大减少了搜索空间，因此减轻了维度问题的魔咒。为了验证所提出的控制方法，我们设计和搭建了传输离合器夹具和液压回路控制系统以便进行最优化离合器填充控制的实验研究。在这一系列的实验中，我们识别了动态模型参数。为此，最佳离合器

10、填充压力基于定制动态编程设计而成，并被实施以实现离合器填充性能的最佳化。本文的其余部分安排如下，第2部分给出了系统模型并将其作为优化问题制定了离合器填充控制问题。第3部分首先调查了常规数值动态编程方法的适用性，然后提出了个性化数字DP的方法。实验装置、系统识别以及离合器填充实验结果列于第4部分。结论在第五部分中提出。2 问题描述在这一部分中，我们首先建立传动离合器驱动系统的模型，然后将离合器填充控制问题作为一个优化问题进行规划。2.1 系统建模正如图2所示是压力供给指令，同时也是系统输入的控制指令。Pp是离合器室内的压力，是离合器活塞的位移。加压流体推入离合器室，并推动该离合器活塞到右侧并最后

11、接触离合器压盘，我们将这个过程成为离合器填充。与离合器填充相关的动力学因素可以如下建模。将 作为离合器活塞的位移，是离合器活塞速度，是离合器室压力，u 是压力供应的输出值，是活塞的有效质量，是活塞的面积，是离合器活塞阻尼系数，是大气压力， 是返回弹簧弹性系数，是复位弹簧预加初始载荷，b 是液体体积弹性模量，是离合器室体积， 是流量系，是孔口区域，d是流体密度是活塞密封阻力，这取决于活塞的运动。假设当与为常数时，,a是活塞阻尼系数,是静态粘摩擦力Kanopp的粘滑运动模型，静摩擦力往往忽视了离合器动态模型的作用，这是因为，相较于离合器接触力，它的作用较小。但是由于操作压力在离合器填充过程中较小，

12、所以动摩擦力就变得尤为重要。假设当活塞速度X2在零附近时，牵引力为，这就是如图3所示的粘区域图3 静摩擦力图像当活塞速度在该区域中时，与活塞合力平衡，活塞的加速度为零。此外，静摩擦力受最大值的约束。如果合力超过最大静摩擦力，活塞将做加速运动，最大摩擦力，即，与活塞燃烧室压力成正比，可建模为：其中与是常数。并且，是离合器组件旋转产生的离心力所造成的压力，在任何半径r时由于离心力作用的流体压力分布百分比可以表示为：其中X是离合系统转速，r是其实流体水平高度，在有效活塞面积上的的平均液离心压力可以表示为：其中 与 分别是活塞的内、外半径。2.2 制动离合器的控制问题为了使离合器填充迅速而准确，离合器

13、活塞必须在所需要的离合器填充时间T内移动正好的距离d，这个距离是活塞与离合器压盘接触所需要的。并且，在时间T时，活塞速度V2应该为零，腔室内部压力必须与弹簧力相等，以便保持活塞与离合器压盘相接触。这些要求可以视为一组最终条件，即系统必须满足d是是所希望的离合器行程，其中是最终状态。在离合器由初始状态到最终状态的诸多控制中，我们需要找到一个满足最小流量峰值要求的，这将使位移传输泵更加小型化，小型化的位移传输泵反过来又能够提高汽车的燃油经济性，降低了成本。在离合器填充过程中，由于离合器填充流量正比于活塞速度，为了减少流量需求高峰值，我们需要减少活塞速度的峰值。因此应该迅速逼近平均速度，并且尽可能保

14、持在平均速度，最终达到的状态如图4所示。注意，由轨迹所包围的面积应该是活塞位移d。图4 预定轨迹离合器燃烧室的压力增加，因此离合器活塞的摩擦力也会增加，静摩擦力达到最大值之后，离合器活塞开始移动。一旦活塞开始移动，活塞阻力将会由静摩擦力变为运动中的牵引力，它比最大静摩擦力要小。由于现在还没有可以反馈离合器填充过程的传感器，而该摩擦力的瞬态是非线性和非光滑的，这使得跟踪与控制一个快速变化的活塞速度曲线十分困难。因此，在图五中，离合器初始填充速度的维持时间被设计的非常短，然后被快速提升到峰值速度。图5 的偏移轨迹然而上述情况还没有考虑到系统的稳健性。尤其是用于产生输入压力指令U的电磁阀，具有时间延

15、迟，并且随后导致了X2轨迹的偏移，如图5所示。需要注意的是最后的时间T是固定的，由于偏移以及预定轨迹与实际移动间如下差异，所以活塞不能移动到要求的距离：因此对于最小值d，如图5所示，在T-T与T之间的时间，的值要尽可能的小，并且由于时间的延迟，我们认为的特殊轨迹将提高系统的稳定性。并且从方程（8）中我们可以看出，离合器填充的最终状态是由弹簧钢度，活塞面积，弹簧初始力，离心压力决定的。、和可以准确测量，而且不会随环境发生太大变化，基于传输转速，也可以被精确确定，而且由于与其他力相比，它的变动幅度较小，所以它对实际最终条件的影响也较小。因此，离合器填充系统的最终状态相对稳定。现在我们准备好将离合器

16、填充问题表示为优化问题，这个优化问题的成本函数是事实上，成本函数的第一项确保活塞开始时以低速度Vm 运动;第二项确保了速度始终接近平均速度d/T，使得的峰值达到最小值，也因此使得峰值流量要求最小；第三项确保在到最终时间T内尽可能的小（接近于零），这会提高系统的稳定性。最后三个条件将确保系统在特定的时间T内达到指定的最终条件和1、2、3、4和5是加权因数。3 优化控制设计对于上述问题的系统的解决方案可以由贝尔曼的动态编程方法来决定，由于该系统模型（1-3）是非线性的，解析解不能获得，更不必说数值解了。首先我们要对系统模型进行离散化来实现数值动态化的编程方法3.1 系统模型的离散化将系统模型进行如

17、下离散化其中t指采样间隔。为了使演示更加简化，我们将f定义为状态空间模型的简化表示，将X(k)定义为我们将N=T/t定义为从初始状态到最终状态的步骤数，成本函数（10）的公式变为因此，最优控制问题是要找到一个最佳的输入控制u来使输入函数最小化。其中，而U表示一组可行的控制输入。3.2 常规的数值动态编程方法对优化离合器填充控制的适应性在本节中，我们对传统数值优化编程方法对于离合器填充控制问题的适应性进行了探索，将动态编程问题转化为有限的计算问题，标准方法是使用状态空间量化与插值12,13,16。尽管传统的数值算法广泛的应用于数字应用中，但是它并不适合解决离合器填充控制问题。系统模型包括刚性的动

18、力学方程，这种方程具有瞬变的典型特征。该系统的刚度可以通过评估动态模型线性形式的雅克比行列式来进行数学上的体现，而这种动态模型是遵循其状态轨迹的。这种刚性特性要求DP拥有非常高的采样频率。处理像是A-stable方法和牛顿迭代法这样的硬性动力学方程的典型方法，对这个应用程序来说是不可取的。并且，传统的数字动态编程方法也需要状态空间的离散化与内插，这也将导致较高的计算负担。而且，在动态编程过程之前，每一步骤的可能状态都已经离散化，但是其中的一些是完全不可行的。这是因为，动态系统早已在间设置了限制，所以，只有他们满足特定的动态关系时，这种状态才能达到。因此，在动态编程过程中，某些量化的离散状态实际

19、是不需要的。并且用于计算成本函数的内插值会造成近似误差。随着时间步长的增加，近似误差将会增大，而且，现实表明趋近于近乎线性地增长。3.3 利用优化编程方法进行的优化控制如上所示，具有内插的现有数值DP算法不适合解决离合器填充控制问题，在本节中，我们提出了一种定制数值动态编程方法，它可以生成精确的优化控制序列并且大幅度的减少计算量。首先，我们希望避免刚性数据以及避免采样间隔收离合器填充动态模型相关联的约束，为实现这点，可行方法之一是使该模型结构进行适当的变换，并因此改变其刚性特性。由已给出的系统模型的结构，如果已知，我们可以计算出的值以及u(k)的输入值，如下：其中在的等式中，确定了室内压力在步

20、骤k中，同时包含了牵引力，其中包含多个不同模型，这些模型的不同取决于活塞速度的不同。当不为零时，可由等式（4）确定，而等于当是零但不是零时，这表示活塞开始移动，被假设为等式（5）中的最大静摩擦力，而变为当和都为零时，这表示活塞保持静止，腔室压力 假设为很小，变为为了使标记更简单，我们将等式（1618）表示为，注意由于现在已经在动力模型（1618）中进行了规定，它可以看成一个输入，而新的未知状态是x1(k), x3(k), u(k)。因此，（1618）的雅克比矩阵变为无论t的值是多少，公式（19）的特征值总是在单位圆上或是内部，这说明它符合（1618）的动态模型而不是（21）的刚性模型，因此，采

21、样间隔的约束可以被避免。注意，上述模型转换依然需要和的预定值。有趣的是，因为动态编程方法以反向的方式被实施，在前面的步骤中已经被计算。可以被离散为有限元网格，同时，得到提前确定。注意，并不是所有的反置模型都会引起非刚性动力。比如，反置模型是动态模型（1113），而反向的Eluer 方式仍然是刚性的。因此，不是事先利用传统DP方法（16）确定预定离散值X1(k),X2(k)和X3(k)的组合，而是，我们只需要生成用于X2（k）的每一步的预定离散值，然后利用先前步骤中产生的的值以及X2（k)来获得X1(k)和X3(k)的值。因此，不像搜索整个量化离散状态空间（预设离散网格的组合）的常规DP方法，离

22、散状态是由动态系统确定的，并且，在计算中搜索的离散状态都能达到。但是，尽管通过上述方法生成的离散状态都是可达到的，离散状态的数量将会一步步增加。假设在步骤的离散状态的数量是，在步骤的离散值数量是，在步骤中离散状态的总生成数是，所以，状态的增长速度会在步后加快。为了避免这个问题，我们不是将离散的状态空间转化为具体离散值，而是利用定制的动态编程算法将状态空间分为几个区域。正如图六所示，是x2在步骤k的离散值，是从步骤（k+1)计算的可能的离散状态，正如图6中黑块图与白块图所示，并且从每一个的离散值中，图6 状态量化空间我们能够在X1与X3的平面上生成多个离散空间。从公式（20）中猜想，我们可以得到和的值，假设位于图6中的区域A。接着，我们可以将矢量作为区域的值，并且将记为步骤的离散状态之一，并且我们可以计算基于如下成本函数其中是状态在步骤（）的成本函数。在这，我们也定义两个函数和，当时，等于公式10与1中的；当时，分别等于和；当N2时，分别等于。在下列计算中，如果由中获得的也位于区域A中，我们接着基于如下公式中的再次计算成本函数如果比大，我们会重新指定为区域A的值，同时离散空间中的会被代替为，但是如果比小的话，会被忽略，而过程继续。我们总结的为定制动态编程算法的建议如下:首先，（）被离散为尺寸为的有限网格，而对应于离散状态的的平面X1 与X3被离散为L×L的