基于神经网络的AMT汽车控制系统的研究

摘要

针对AMT汽车系统运行过程中,驾驶员手动换档时,车体的动力传动系统各部件协调性较差、驾驶员频繁换档导致安全系数低的问题,它设计了基于神经网络的智能控制系统研究,构建了档位决策模型、离合器接合速度控制模型,其研究试验是在赣州市齿轮箱厂的变速器试验台上进行的,通过对离合器机构进行快速分离和快慢快速度控制进行跟踪,离合器快速分离时间为0.4s,能很好跟踪目标位移,机构动作灵敏,完全能够满足离合器控制的需要;对换档机构进行静态连续换档试验,测试数据显示神经网络的加入使得电机对控制信号的响应速度快,即验证了本研究的可行性.