黎云兵，詹隽青，朱俊臻，李立顺，朱先民

(1.军事交通学院 研究生管理大队，天津300161;2.军事交通学院国家应急交通运输装备工程技术研究中心，天津300161)

1 ANFIS 结构和原理

ANFIS(adaptive network based fuzzy inference system)，即自适应神经模糊推理系统。模糊推理系统的基础是Takagi-Sugeno 模型，神经网络实现了3 个模糊控制的基本过程，即模糊推理、模糊化以及反模糊化。神经网络具有学习机制，这种机制是构成自适应神经模糊控制器的重要原理［1］。为了使这一系统能够达到智能学习、智能组织以及智能自适应的目的，可以对模糊推理控制规则进行自动调整，调整的方法有在线学习算法和离线训练等。目前最为常用的一种模糊推理模型即为TS 模型，后来称Sugeno 模型，该模型是在1985年由Takag 和Sugeno 提出来的。这种模型属于非线性的，比较适合用于表达较为复杂系统的动态模型。其经典的模糊推理的规则［2］是:

其中的模糊数为A和B，结论中的精确数为z=f(x，y)，一般情况下f(x，y)是x和y的多项式，图1 为ANFIS 网络关系图。

(1)第1 层。模糊化层，把输入的变量采取模糊化处理，得到相应的模糊集隶属度。模糊化层的所有节点均为自适应节点，且具有节点函数。

在此式中，节点i的输入分别为x和y，模糊集的隶属度为O1，i。

A(x)作为A的隶属函数同时也可以是其他任意适合的参数化的隶属函数，包括三角函数、钟形函数和高斯函数等。

(2)第2 层。针对前提部的模糊集进行运算。位于第2 层的所有节点的输出为全部输入信号的代数之积，每个节点均为固定的节点，即

(3)第3 层。位于该层的全部节点均为固定节点，归一化处理各条规则的激励强度，即

(4)第4 层。位于这一层的均是自适应节点，每个节点都有节点函数。这一层的参数被称作结论参数，由下式计算每条规则的输出，即

式中:wi为由第3 层经过归一化传来的激励强度;(pi，qi，ri)为节点的参数集。

(5)第5 层。这一层也被称为输出层。位于这层的单节点是被标记M的固定节点，总输出根据此固定节点来计算全部传来信号的和，即

关系图中包括2 个输入、1 个输出，与Sugeno模糊推理系统基本等价。通过对结论参数即线性参数和前提参数即非线性参数的调整实现对模糊推理系统的学习。

2 闭锁离合器控制规律分类

对于不同的自动变速器，液力变矩器的闭锁时机不同。闭锁点的选择应根据实际情况来决定，有在耦合器工况点，也有在对应最高效率点，或者设在它们中间。通常，闭锁控制规律主要有以下2 种:单参数控制与双参数控制［3］。

2.1 单参数控制

(1)涡轮转速nT控制。一般是先确定闭锁点速比，通过其与发动机匹配时的转速换算得出nT。低挡闭锁nT较高，液力变矩器平稳传递转矩的性能被充分利用;高挡闭锁nT较低，汽车多行驶在闭锁工况下，使燃油经济性提高。

(2)车速v控制。它属于高挡闭锁方案，可避免低挡频繁闭锁，减少引起的磨损与冲击，通常应用于城市大客车上。

(3)挡位控制。变速器处于高挡时闭锁，与车速控制相近。

2.2 双参数控制［4］

(1)速比i=nT/nB控制。其实质是由涡轮转速nT和泵轮转速nB双参数控制。

(2)油门开度α 和涡轮转速nT控制。油门开度不同，闭锁点对应的nT也不同，油门开度大时，闭锁nT高，晚闭锁;油门小时相反。

(3)油门开度α 和车速v控制。它与(2)的区别是，油门开度一定时，只有当车速到达预设值时才闭锁，一般也是高挡闭锁，低挡解锁［5］。从燃油经济性角度分析，液力变矩器解锁时效率始终比1小，因而设定的闭锁点对应的车速越低，越有助于提高传动系统的效率，改善燃油经济性;从闭锁品质方面来看，油门开度较小时，发动机转速也相对较低，闭锁所带来的振动与冲击也很低，闭锁离合器的寿命可以有效地延长。

3 闭锁离合器控制规律的智能提取

由目标变速器换挡离合器工作逻辑(见表1)可知，在正常行驶工况下，目标变速器闭锁离合器在高挡闭锁，1、2 挡解锁，3 挡选择性闭锁。本文闭锁离合器闭锁控制所选取的控制参数为油门开度和行驶速度。可以先提取闭锁和解锁点发动机转速，然后换算成3 挡不同油门下闭锁和解锁点汽车的行驶速度。

表1 目标变速器换挡离合器工作逻辑

图2、3 为提取的180 组3 挡闭锁点和解锁点汽车运行参数。

图2 闭锁点参数

采用自适应模糊神经的方法提取3 挡挡位的闭锁和解锁规律，是一种高效的智能提取方法，提取流程如下。

图3 解锁点参数

(1)第1 步。分别调入闭锁和解锁点训练数据，运用Matlab 中ANFIS 工具箱进行训练。在训练过程中给定输入与输出数据，将油门开度作为输入，发动机转速作为输出。将输入参数进行模糊子集分类，此时ANFIS 将构建模糊推理系统，在训练一段时间后，模型开始匹配训练数据，最后得出输出数据。图4 和图5 为闭锁点和解锁点训练数据。图6 和图7 为ANFIS 工具箱训练生成的闭锁点和解锁点发动机转速和油门开度图。

图4 闭锁点训练数据

图5 解锁点训练数据

图6 训练生成油门开度—发动机转速闭锁曲线

图7 训练生成油门开度—发动机转速解锁曲线

(2)第2 步。训练完成后，需要提取不同油门开度下对应的发动机转速，即提取训练模型中闭锁、解锁点数据(见表2)。

表2 不同油门开度下发动机转速

(3)第3 步。将ANFIS 工具箱训练后所得到的闭锁点和解锁点曲线拟合，得到油门开度—发动机转速闭锁与解锁拟合曲线(如图8 所示)。

图8 闭锁与解锁提取数据拟合曲线

根据汽车动力传动的关系，在不考虑轮胎滑移率的情况下，闭锁与解锁点一般在液力变矩器耦合点附近，故闭锁与解锁点的液力变矩器传动比取近似值为1，车速与发动机转速的关系［6］见式(7)，计算得出相应车速，可将油门开度—发动机转速闭锁与解锁线转化为油门开度—车速闭锁与解锁线。

式中:v为汽车车速，km/h;ne为发动机转速，r/min;r为汽车轮胎滚动半径，m;it为液力变矩器传动比，近似取1;ig为变速器挡位传动比;i0为主减速器传动比;if为分动器传动比。

4 模糊神经网络提取准确性验证

图9 为神经网络生成的闭锁和解锁线与实车试验曲线对比图，图10 为闭锁误差值及误差率，图11 为解锁误差值及误差率。可以看出，闭锁计算车速与真实车速差值大部分在-2 ～2 km/h，误差率大部分在-0.1 ～0.1，即预测值为真实值的90%～110%。解锁计算车速与真实车速差值大部分在-0.5 ～1.5 km/h，误差率大部分在-0.06～0.01，即预测值为真实值的94%～101%。

验证结果表明，模糊神经网络提取的闭锁控制规律很好体现了换挡过程中闭锁离合器闭锁与解锁特性，说明用此方法提取闭锁控制规律是可行的。

图9 神经网络生成的闭锁和解锁线与实车试验曲线对比

图10 闭锁误差值及误差率

图11 解锁误差值及误差率

5 结 语

本文提出了基于ANFIS 智能提取闭锁离合器控制规律的方法，并对经ANFIS 训练得到的闭锁离合器控制规律与实车试验所测的闭锁离合器控制规律进行比较，得出闭锁控制规律控制参数的误差值及误差率。研究结果表明，经ANFIS 训练得到的闭锁离合器控制规律与实车试验所测的闭锁离合器控制规律结果基本一致，该智能提取控制规律的方法是可行的，可为智能提取控制规律提供参考。

［1］ 谢庆生，尹健.机械工程中的神经网络方法［M］.北京:机械工业出版社，2003.

［2］ 杨志刚，曹长修，黄建明.智能控制技术在汽车AMT 中的应用［J］.重庆交通学院学报，2002，21(4):110-113.

［3］ 张慧永.液力变矩器离合器闭锁与滑差控制系统开发［D］.长春:吉林大学，2003.

［4］ 张新荣，黄宗益.液力变矩器的闭锁及其控制研究［J］.筑路机械与施工机械化，2002，19(2):7-9.

［5］ 过学迅，郑慕侨，范伯元. 影响闭锁式变矩器闭解锁动态性能的因素及对策［J］.北京理工大学学报，1995，15(3):283-288.

［6］ 张勇，许纯新，卢新田. 车辆自动变速系统性能仿真研究［J］.农业机械学报，2000，31(1):16-21.