AMT离合器控制的智能自适应仿真优化：提升汽车性能

本篇毕业论文深入探讨了基于ADAMS和MATLAB的AMT（Automated Manual Transmission，自动手动变速器）汽车离合器控制的研究与仿真。在当今汽车行业中，电控技术占据了主导地位，提升电控系统的性能对于汽车的研发至关重要。AMT作为机械式自动变速器的一种，其起步和换挡控制的精度直接影响到汽车的经济性、动力性、可靠性和驾驶体验。 论文针对AMT汽车在实际运行中遇到的问题，如离合器控制不精确导致的磨损和车辆冲击，提出了针对性的解决方案。首先，研究者将离合器控制策略划分为决策层和执行层，其中决策层利用智能控制技术，通过识别驾驶员意图、车辆状态和环境因素，制定出符合控制策略的执行方案。执行层则依赖电机驱动执行机构，确保控制动作的快速且精确。 在起步控制方面，针对离合器接合过程的复杂性，论文提出了一种模糊自适应控制方法。这种方法结合模糊控制来处理不确定参数，通过自适应控制理论不断调整模糊控制规则，实现了离合器接合过程中的“快-慢-快”规律，有效减少了磨损和冲击。 在换挡控制上，论文着重分析了最佳换挡规律的特点，并研发了一种离合器模糊自校正PID控制方法，旨在提高换挡品质。通过建立包含换挡规律、行驶环境、驾驶员意图和目标档位判定模块的AMT汽车换挡过程模型，作者利用ADAMS软件和MATLAB/Simulink软件进行联合仿真，验证了在最佳动力性和最佳经济性换挡规律下，离合器模糊自适应控制策略的有效性和可行性。 这篇论文不仅深入解析了AMT离合器控制的关键技术，还展示了如何通过集成ADAMS和MATLAB进行系统仿真，优化控制策略，以提升汽车的整体性能。通过实证研究，论文为AMT汽车离合器控制的优化提供了有价值的方法和理论支持，对于汽车行业的发展具有重要的实践意义。