【摘 要】
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电控机械式变速箱(Electrical mechanical transmission, EMT)的换档过程是一个复杂的非线性多刚体动力学过程。由于系统建模困难,不确定性大,采用传统的控制算法往往无法得
【机 构】
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清华大学汽车安全与节能国家重点实验室; 电动车协同创新中心;
【基金项目】
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国家自然科学基金(51675293);国家重点研发计划(2016YFB0101402);电动大客车智能控制架构与关键技术研发(2017YFB0103902)资助项目
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电控机械式变速箱(Electrical mechanical transmission, EMT)的换档过程是一个复杂的非线性多刚体动力学过程。由于系统建模困难,不确定性大,采用传统的控制算法往往无法得到满意的控制效果,从而极大地限制了换档过程控制方法的发展。针对这些问题,分析了换档过程的特性,将整个换档过程视为重复性过程,提出采用迭代学习控制的方法来优化换档过程。为此,采用未知输入观测器对换档阻力进行估计;然后设计线性状态反馈控制器得到初始控制输入;进而引入迭代学习控制方法来补偿控制误差,并且考虑了迭代学习过程中期望轨迹的设置,以得到良好的换档控制效果;最后,通过台架试验验证了算法的可行性和有效性。
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