基于RBF神经网络的直驱式AMT无传感控制技术研究

摘要

为提高直驱式AMT的结构紧凑性,降低制造成本,研究了一类基于电磁直线驱动装置的无传感控制技术.阐述了基于电磁直线驱动装置的自动变速器工作原理,针对其运动过程呈现强非线性特点,建立了基于RBF神经网络的位移预测仿真模型.以电磁直线驱动装置的电流、电压、输入轴的转速作为网络的输入特征,经过预测得到电磁直线驱动装置动子位移.预测位移值作为控制策略的参考,实现对直驱式AMT的换挡控制.使用直驱式AMT换挡试验台架完成换挡实验,实验结果显示在转动惯量0.04 kg·m2,转速差400r/min的工况下,RBF神经网络预测精确度为93.8％,RMSE为97,MAPE为0.42％,可顺利实现换挡.基于RBF神经网络的无传感控制技术可应用于复杂直线运动的位移预测,具有重要的实际应用价值.