МЕТОД ПЕРЕКЛЮЧЕНИЯ АВТОМАТИЧЕСКОЙ КОРОБКИ ПЕРЕДАЧ С ФРИКЦИОННЫМИ ЭЛЕМЕНТАМИ УПРАВЛЕНИЯ ПО ЗАДАННОМУ ЗАКОНУ ИЗМЕНЕНИЯ УГЛОВОЙ СКОРОСТИ ВРАЩЕНИЯ ДВИГАТЕЛЯ

В статье рассмотрен алгоритм переключения передач в автоматической коробке передач (АКП) с фрикционными элементами управления и приведены основные задачи, решаемые данным алгоритмом. Предложена стратегия управления процессом переключения передачи, основанная на желании водителя изменить скорость движения, и улучшения качества переключения передач. Обозначены и проанализированы факторы, значительно влияющие на качество переключения. За базовый параметр процесса переключения выбрана его длительность, определяемая правилами «нечёткой» логики, исходя из актуального состояния транспортного средства и «желания» водителя. Сформулирована задача оптимизации времени для стадий переключения - передача крутящего момента и синхронизация угловых скоростей, исходя из минимизации работы буксования и скорости изменения ускорения (замедления) автомобиля - «джерка». Для решения задачи оптимизации значение «джерка» было ограничено. Приведена методика построения закона изменения угловой скорости вращения двигателя по полученной длительности стадий переключения. Согласно полученному закону изменения угловой скорости двигателя, можно получить законы изменения крутящих моментов на фрикционных элементах коробки передач в процессе переключения передачи. Описанный алгоритм может позволить системе управления АКП не только удовлетворять требованиям качества переключения, но и на его основе создавать алгоритмы автоматической коррекции законов переключения в процессе эксплуатации. Данный процесс показан на примере автоматической корректировки характеристики «управляющий ток - крутящий момент» для включаемого фрикционного элемента управления при переключении передач. Приведены базовые функциональные зависимости корректировки. Пример показывает использование разработанного закона управления в качестве обратной связи упрощённого алгоритма автоматической коррекции на протяжении 15 итераций по приведению переходного процесса в соответствие с заданным законом изменения.

автоматическая коробка передач, переключение передач, время переключения, качество переключения, адаптация

1. Cheng Y., Dong P., Yang S., Xu X. Virtual Clutch Controller for Clutch-to-Clutch Shifts in Planetary-Type Automatic Transmission // Mathematical Problems in Engineering. - 2015. - Article ID 213162. - 16 p. DOI: 10.1155/2015/213162.

2. Fisher R., Najork R., Pollak B., et al. The Automotive Transmission Book. - Switzerland: Springer International Publishing, 2015. - 371 p. DOI: 10.1007/978-3-319-05263-2.

3. Zeng H., Lei Y., Fu Y., Li Y. Analysis of a Shift Quality Metric for a Dual Clutch Transmission // SAE International 2013-01-0825, 2013. - 7 p. DOI: 10.4271/2013-01-0825.

4. Jeon B., Kim S.-H., Harrelson H. Multidimensional Measure of Perceived Shift Quality Metric for Automatic Transmission Applying Kansei Engineering Methods // SAE International 2013-01-0336, 2013. - 10 p. DOI: 10.4271/2013-01-0336.

5. Курочкин Ф.Ф. Метод выбора рациональных характеристик процесса переключения в автоматической коробке передач автомобиля: дисс.. канд. техн. наук. - М., 2008. - 149 с.

6. Фисенко И.А., Васильев А.В. Определение дефектов системы переключения автоматических коробок передач // Труды НАМИ. - 2016. - № 265. -С. 29-35.

7. ГОСТ Р ИСО 26262-6-2014 Дорожные транспортные средства. Функциональная безопасность. Часть 6. Разработка программного обеспечения изделия. - Введ. 2015-05-01. - М.: Стандартинформ, 2015. - 34 с.

8. Zhao Z., Chen H., Yang Y. Fuzzy Determination of a Target Shifting Time and Torque Control of Shifting Phase for Dry Dual Clutch Transmission // Mathematical Problems in Engineering. - 2014. - Article ID 347490. -19 p. DOI: 10.1155/2014/347490.

9. Ломовцев А.Д. Разработка алгоритмов управления автоматической коробкой передач транспортных средств по закону «управляющий ток - крутящий момент» // Труды НАМИ. - 2017. - № 2 (269). -С. 94-100.

10. Информационно-аналитический ресурс, посвященный машинному обучению [Электронный ресурс]. URL: http://www.machinelearning.ru/wiki (дата обращения: 03.12.2016).