基于集成学习数据挖掘的离合器换挡控制研究

袁艳

摘要：通过集成学习算法全面学习双离合器变速箱（dual clutch transmission，DCT）換挡数据，并建立模型预测换挡控制器，以补偿转矩保障真实转速，可以实现对参考转速的精准追踪，进而实现DCT 换挡的智能控制。研究结果表明：在0.29 s 时DCT 出现降挡惯性相，稳定跟随目标转速，车辆冲击度的最大值是7.2 m/s3，符合设计需求。随着油门开度的不断增加，相较于其他控制策略，基于集成学习数据挖掘的模型预测换挡控制策略表现出很好的平顺性，动力响应更快。

关键词：双离合器变速箱；换挡控制；集成学习；模型预测

中图分类号：TH137 文献标识码：A