AMT执行机构及AMT变速器
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN109163089A

    公开(公告)日:2019-01-08

    申请号:CN201811329405.4

    申请日:2018-11-08

    Applicant: 清华大学

    CPC classification number: F16H61/32 F16H2061/2884 F16H2061/326

    Abstract: 本发明提供了AMT执行机构及AMT变速器,涉及变速器技术领域,以缓解电控机械式执行机构的传动效率较低、磨损较大的技术问题。该AMT执行机构包括第一电机、第一滚珠丝杆组件、第一传动组件、第二电机、第二滚珠丝杆组件、第二传动组件和选换档杆;第一滚珠丝杆组件包括第一丝杆和第一螺母;第一丝杆传动连接于第一电机;第一螺母通过第一传动组件与选换档杆连接;第二滚珠丝杆组件包括第二丝杆和第二螺母;第二丝杆传动连接于第二电机;第二螺母通过第二传动组件与选换档杆连接;选换档杆上设置有拨指,拨指与变速器本体的操纵机构连接。该AMT变速器包括变速器本体、TCU和上述的AMT执行机构。本发明提供的技术方案传动效率高,耐磨损,结构紧凑。

    分动器离合器的啮合点检测方法、装置、电子设备及介质

    公开(公告)号:CN115199670A

    公开(公告)日:2022-10-18

    申请号:CN202210796938.3

    申请日:2022-07-06

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本申请公开了一种分动器离合器的啮合点检测方法、装置、电子设备及介质,其中,方法包括:获取离合器执行电机的多个目标转速对应的多个输出扭矩;将多个输出扭矩分别施加至分动器离合器后,检测离合器执行电机的当前转速和/或当前位置,并判断当前转速和/或当前位置是否满足预设啮合条件;若满足预设啮合条件,则识别当前转速和/或当前位置对应的分动器离合器的当前位置,得到多个啮合点,对多个啮合点进行拟合,得到分动器离合器的实际啮合点。由此,解决了在变速器离合器的啮合点检测方法中,变速器结合过程主动从动端速差大,而分动器离合器主动从动端速差小,使得变速器离合器的啮合点检测方法难以应用到分动器离合器的啮合点检测的问题。

    分动器内离合器的温度估计方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN115049132A

    公开(公告)日:2022-09-13

    申请号:CN202210701633.X

    申请日:2022-06-20

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本申请涉及车辆技术领域,特别涉及一种分动器内离合器的温度估计方法、装置、设备及存储介质,其中,方法包括:采集分动器的当前运行数据;将当前运行数据输入至预先建立的运行数据‑温度估计模型,输出分动器内的离合器片温度和润滑油温度,其中,运行数据‑温度估计模型通过目标运行数据训练循环神经网络或长短时记忆网络得到;根据离合器片温度和润滑油温度估计分动器内离合器的当前温度。由此,解决了现有技术基于模型进行温度估计,往往过于保守,且难以充分利用试验数据,模型预测结果与试验数据之间的校准完全依靠人工经验,难以达到最优的问题,简化了建模过程,不需要进行人工调参,且能够最大化利用试验数据,缩短了模型调试时间。

    分动器离合器的啮合点检测方法、装置、电子设备及介质

    公开(公告)号:CN115199670B

    公开(公告)日:2024-06-25

    申请号:CN202210796938.3

    申请日:2022-07-06

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本申请公开了一种分动器离合器的啮合点检测方法、装置、电子设备及介质,其中,方法包括:获取离合器执行电机的多个目标转速对应的多个输出扭矩;将多个输出扭矩分别施加至分动器离合器后,检测离合器执行电机的当前转速和/或当前位置,并判断当前转速和/或当前位置是否满足预设啮合条件;若满足预设啮合条件,则识别当前转速和/或当前位置对应的分动器离合器的当前位置,得到多个啮合点,对多个啮合点进行拟合,得到分动器离合器的实际啮合点。由此,解决了在变速器离合器的啮合点检测方法中,变速器结合过程主动从动端速差大,而分动器离合器主动从动端速差小,使得变速器离合器的啮合点检测方法难以应用到分动器离合器的啮合点检测的问题。

    线控制动系统的无偏移预测控制方法、系统、车辆及介质

    公开(公告)号:CN117325833A

    公开(公告)日:2024-01-02

    申请号:CN202311247506.8

    申请日:2023-09-25

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本申请提供一种线控制动系统的无偏移预测控制方法、系统、车辆及介质,涉及线控制动技术领域。该方法包括:获取目标线控制动系统在第一时刻的扰动信息、目标线控制动系统中的电机在第一时刻的位置信息和转速信息,以及电机的目标位置信息;利用显式模型预测控制器,根据扰动信息、电机的目标位置信息、电机在第一时刻的位置信息和转速信息,计算电机的目标扭矩;根据电机的目标扭矩,对目标线控制动系统中的主缸进行压力控制。上述方式提高了压力控制精度与鲁棒性。

    基于DDPG的线控转向系统转向补偿控制方法及装置

    公开(公告)号:CN112977606B

    公开(公告)日:2022-11-11

    申请号:CN202110357530.1

    申请日:2021-04-01

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于DDPG的线控转向系统转向补偿控制方法及装置,建立线控转向系统的动作Actor网络和动作价值Critic网络,根据这两个网络构建深度确定性策略梯度学习算法框架;设计训练所需的奖励函数;根据奖励函数及深度确定性策略梯度学习算法框架建立深度确定性策略梯度算法;根据线控转向系统不同工况下的转向场景,对深度确定性策略梯度算法进行硬件在环及实车训练,调整深度确定性策略梯度算法Actor网络与Critic网络的参数,以使深度确定性策略梯度算法得到线控转向系统转角的补偿值。该方法无需了解线控转向系统底层控制器的控制策略,可以广泛适配于任意结构形式的线控转向系统,实现精确的转角控制。

    基于DDPG的线控转向系统转向补偿控制方法及装置

    公开(公告)号:CN112977606A

    公开(公告)日:2021-06-18

    申请号:CN202110357530.1

    申请日:2021-04-01

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于DDPG的线控转向系统转向补偿控制方法及装置,建立线控转向系统的动作Actor网络和动作价值Critic网络,根据这两个网络构建深度确定性策略梯度学习算法框架;设计训练所需的奖励函数;根据奖励函数及深度确定性策略梯度学习算法框架建立深度确定性策略梯度算法;根据线控转向系统不同工况下的转向场景,对深度确定性策略梯度算法进行硬件在环及实车训练,调整深度确定性策略梯度算法Actor网络与Critic网络的参数,以使深度确定性策略梯度算法得到线控转向系统转角的补偿值。该方法无需了解线控转向系统底层控制器的控制策略,可以广泛适配于任意结构形式的线控转向系统,实现精确的转角控制。

    自动机械式变速器AMT换挡执行机构动态测试系统及方法

    公开(公告)号:CN112557031A

    公开(公告)日:2021-03-26

    申请号:CN202011217499.3

    申请日:2020-11-04

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明属于汽车检测设备技术领域,尤其涉及自动机械式变速器AMT换挡执行机构动态测试系统及方法,所述AMT换挡执行机构动态测试平台机械连接于扭矩输入单元,其信号输出端经拉压力变送输出模块输出连接于主控装置,所述主控装置通过信号采集系统输出于数据存储单元,本发明解决了现有技术存在不能够进行换挡力的动态测量和不能够模拟自动机械式变速器(AMT)换挡过程中执行机构拨头所受的真实阻力的问题,具有实现了换挡力的动态测量并模拟自动机械式变速器(AMT)换挡过程中所受的真实阻力的有益技术效果。

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