詹 軍，劉 榮，陳浩東，管 欣，王戰(zhàn)古

（吉林大學(xué)，汽車仿真與控制國家重點(diǎn)實驗室，長春 130022）

前言

隨著用戶對汽車性能的要求越來越高，汽車廠商為了提高自身競爭力，在不斷提高操縱穩(wěn)定性、平順性、動力性、經(jīng)濟(jì)性等整車性能的同時，也力求提升汽車駕駛性［1］。汽車的駕駛性主要取決于動力傳動系統(tǒng)的匹配，其中自動變速器換擋策略對駕駛性有較大的影響。駕駛性一般無法利用明確的客觀指標(biāo)進(jìn)行評價，對集成了TCU控制器的動力總成的駕駛性評價主要在后期利用實車試驗進(jìn)行主觀評分完成，但實車試驗成本較高，試驗周期長［2］。在 TCU換擋策略開發(fā)早期利用駕駛模擬器進(jìn)行駕駛性主觀評價測試、驗證與標(biāo)定，可大大減少后期實車測試標(biāo)定工作量，提高TCU開發(fā)效率，是當(dāng)前國際發(fā)展趨勢。

為提高自動變速器性能，國內(nèi)外許多學(xué)者對TCU換擋策略做了大量研究工作。丁華等［3］利用模糊推理方法對駕駛員意圖進(jìn)行識別，消除了復(fù)雜路面頻繁換擋和加速工況不必要的換擋現(xiàn)象。Meng等［4］針對坡道工況提出了一種智能換擋策略，建立了上坡時的動力性換擋表、下坡時的安全性換擋表和較緩坡道時的綜合經(jīng)濟(jì)性換擋表，消除了頻繁換擋的問題，提高了上坡時的駕駛性能和緩坡時的燃油經(jīng)濟(jì)性。Lei等［5］提出了基于滿足不同行駛工況下車輛功率要求的換擋策略，實現(xiàn)了駕駛性和經(jīng)濟(jì)性之間的平衡。對于TCU換擋策略的開發(fā)，前期換擋邏輯的設(shè)計是最開始且很重要的一環(huán)，但后續(xù)對換擋策略測試驗證方法的選取同樣至關(guān)重要，決定著整個開發(fā)流程的效率。

TCU換擋策略的測試、驗證和標(biāo)定對其性能有重要的影響。目前對TCU的仿真驗證有軟件在環(huán)、硬件在環(huán)和駕駛員在環(huán)等方法。龐權(quán)［6］建立了完整的AT動力學(xué)模型和TCU換擋策略模型，利用Simulink仿真軟件進(jìn)行換擋曲線的桌面標(biāo)定，實現(xiàn)了動力性和經(jīng)濟(jì)性的優(yōu)化。張炳力等［7］基于傳統(tǒng)兩參數(shù)換擋規(guī)律建立了能識別行駛環(huán)境和駕駛意圖的在線修正換擋規(guī)律，利用AMESim-Simulink聯(lián)合仿真驗證了換擋規(guī)律的有效性。Chen等［8-9］對TCU換擋策略進(jìn)行硬件在環(huán)試驗，驗證了換擋策略的正確性。軟件在環(huán)以及硬件在環(huán)都能夠在TCU開發(fā)前期完成一定的測試標(biāo)定工作，但不能實現(xiàn)駕駛員通過主觀評價駕駛性來測試驗證和標(biāo)定TCU換擋策略。駕駛員在環(huán)可用于驗證駕駛員與車輛系統(tǒng)控制算法的交互仿真驗證。王陽［10］將制動系統(tǒng)臺架與駕駛模擬器進(jìn)行集成，利用虛擬測試場景完成了駕駛員在環(huán)的ABS控制算法的驗證。Vinattieri等［11］搭建駕駛員和EPS硬件在環(huán)仿真平臺，解決了EPS的控制效果需要駕駛員參與進(jìn)行主觀評價的問題，可以進(jìn)行EPS的快速開發(fā)。孟凡婧等［12］從發(fā)動機(jī)制動特性出發(fā)建立了下坡?lián)Q擋控制策略，在Matlab／Simulink環(huán)境下結(jié)合模擬駕駛儀完成了反映駕駛員意圖的換擋策略驗證。因此在電控系統(tǒng)開發(fā)前期引入駕駛模擬器，可以形成駕駛員在環(huán)仿真系統(tǒng)，將主觀評價引入開發(fā)前期。

對于駕駛性的評價，AVL公司［13］通過大量試驗數(shù)據(jù)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立駕駛性客觀指標(biāo)分析方法，并推出商業(yè)軟件AVL-DRIVE。劉普輝等［14］應(yīng)用模糊層次分析法計算出駕駛性主觀評價時指標(biāo)層和準(zhǔn)則層所占的權(quán)重，提高駕駛性主觀評分的合理性。Wi等［15］通過測量車輛運(yùn)行時的各種物理量和控制車輛噪聲特征參數(shù)，評價分析了車輛噪聲對駕駛性主觀評價的影響，得出噪聲的等級和頻率會影響駕駛員對駕駛性的主觀評價結(jié)果。以上研究主要針對駕駛性客觀指標(biāo)分析方法和提高主觀評價可信度方法，而沒有對單個電控系統(tǒng)控制算法的駕駛性評價進(jìn)行理論方法研究。馬翔［16］針對CVT純電動車系統(tǒng)駕駛性的不足，通過分析駕駛性客觀評價指標(biāo)完成了CVT速比控制策略的修正，駕駛性得到了提高，并用軟件在環(huán)仿真進(jìn)行驗證。李泉等［17］針對匹配CVT整車的駕駛性主觀評價，提出平順性、沖擊振動等指標(biāo)，應(yīng)用層次分析法建立評價層次結(jié)構(gòu)模型，完成對實車試驗主觀評分結(jié)果的量化評價。軟件在環(huán)對TCU換擋策略的駕駛性客觀指標(biāo)分析和實車試驗對TCU換擋策略駕駛性主觀評價都是TCU換擋策略開發(fā)必不可少的，單純地進(jìn)行客觀評價或主觀評價都是不全面的。利用駕駛模擬器給TCU換擋策略提供駕駛員在環(huán)仿真環(huán)境能同時兼顧駕駛性主觀評價和客觀指標(biāo)分析。

通過以上分析可以看出，國內(nèi)外學(xué)者圍繞TCU換擋策略、仿真測試方法以及評價方法開展了大量研究，而基于汽車駕駛模擬器，在開發(fā)早期利用駕駛員在環(huán)的虛擬評價技術(shù)完成對TCU換擋策略的駕駛性主客觀評價的研究較少。本文中搭建駕駛模擬器驅(qū)動AutoBox嵌入的人-車-環(huán)境閉環(huán)仿真評價平臺，建立能識別駕駛意圖和道路環(huán)境的TCU換擋策略，總結(jié)出TCU換擋策略駕駛性主觀評價項目，完成了TCU的駕駛性主客觀評價。利用該平臺可以完成TCU換擋策略的駕駛性快速主客觀評價，很好地克服了單純軟硬件在環(huán)仿真驗證不能完成駕駛性主觀評價，以及利用實車試驗進(jìn)行駕駛性主觀評價導(dǎo)致后期實車試驗工作量堆積的問題。

1 駕駛模擬器驅(qū)動的TCU換擋策略評價平臺

1.1 平臺的搭建原則

為實現(xiàn)駕駛模擬器驅(qū)動的TCU換擋策略駕駛性主客觀評價，平臺搭建的主要原則如下：

（1）可對 Matlab／Simulink環(huán)境下開發(fā)的 TCU換擋策略直接進(jìn)行主客觀評價；

（2）支持TCU換擋策略的SIL，HIL和DIL等多個開發(fā)階段的主客觀評價；

（3）平臺的設(shè)計盡可能讓測試評價接近實車試驗環(huán)境。

1.2 平臺的特點(diǎn)

（1）TCU控制原型嵌入駕駛模擬器系統(tǒng)。為了實現(xiàn)TCU換擋策略代碼可直接與駕駛模擬器實時集成，本文中選擇 dSPACE公司的 AutoBox作為TCU換擋策略運(yùn)行環(huán)境，AutoBox通過高速數(shù)據(jù)網(wǎng)與駕駛模擬器數(shù)據(jù)網(wǎng)完成高速數(shù)據(jù)交互，滿足數(shù)據(jù)交換周期1 ms的實時集成，實現(xiàn)TCU控制原型無縫接入駕駛模擬器。

（2）高逼真度的試驗測試環(huán)境。駕駛模擬器提供真實的人機(jī)交互界面和實車測試環(huán)境，生成各種需要的試驗測試工況，AutoBox模擬實車控制器。因此，平臺提供了一個高逼真度的TCU換擋策略測試環(huán)境。

（3）駕駛員在環(huán)的駕駛性主觀評價。駕駛員通過駕駛模擬器提供的體感、視覺感受、聽覺感受和力感等主觀感受體驗TCU換擋策略對車輛駕駛性的影響，從而通過主觀評價方法測試TCU換擋策略。

1.3 平臺架構(gòu)

為了實現(xiàn)對TCU換擋策略的評價，本文中搭建駕駛模擬器驅(qū)動的TCU換擋策略評價平臺，平臺架構(gòu)如圖1所示。該平臺主要由TCU換擋策略運(yùn)行環(huán)境AutoBox、駕駛模擬器和運(yùn)行控制與數(shù)據(jù)采集的上位機(jī)3部分組成。

該平臺的實物照片如圖2所示，其核心是駕駛性能模擬器和AutoBox硬件。

圖1 TCU換擋策略評價平臺架構(gòu)

圖2 仿真平臺硬件設(shè)備照片

（1）AutoBox為TCU換擋策略HIL和DIL階段的測試提供了一個實時的仿真環(huán)境。利用dSPACE提供的RTI模塊可將Matlab／Simulink下開發(fā)的TCU換擋策略模型自動生成實時運(yùn)行代碼，并通過網(wǎng)絡(luò)通信接口實現(xiàn)與駕駛模擬器的高速數(shù)據(jù)交互。AutoBox通過UDP／IP協(xié)議接受駕駛模擬器動力學(xué)計算數(shù)據(jù)和駕駛座艙采集的駕駛員操作信號作為TCU換擋策略模型輸入，將控制器決策出的擋位信號發(fā)送到模擬器動力學(xué)系統(tǒng)控制擋位變換。此外，Auto-Box可以通過CAN和硬線與模擬器系統(tǒng)的dSPACE Simulator的CAN和I／O接口相連，實現(xiàn)控制器與實車上的輸入輸出通信接口一致。

（2）駕駛模擬器為吉林大學(xué)汽車仿真與控制國家重點(diǎn)實驗室經(jīng)過20多年自主研發(fā)的ASCL-II型汽車性能駕駛模擬器。模擬器包括動力學(xué)系統(tǒng)、運(yùn)動系統(tǒng)、圖像系統(tǒng)、聲響系統(tǒng)、交通系統(tǒng)和座艙系統(tǒng)。動力學(xué)系統(tǒng)是自主研發(fā)的高精度品質(zhì)動力學(xué)模型，經(jīng)150余個操縱穩(wěn)定性、駕駛性、制動性、乘坐舒適性工況驗證，模型精度達(dá)到90%以上。運(yùn)動系統(tǒng)為6自由度電缸平臺，能夠模擬最大±0.9g的加速度，±23°角度行程以及±0.5 m的位移行程［18］，滿足評車師進(jìn)行駕駛性評價時車身的俯仰、側(cè)傾、橫擺等運(yùn)動變化幅度要求。圖像系統(tǒng)提供40°垂直視角和160°水平視角的逼真圖像模擬。聲響系統(tǒng)提供發(fā)動機(jī)噪聲、輪胎噪聲和風(fēng)噪聲模擬。交通系統(tǒng)在駕駛模擬器中生成交通仿真場景。座艙系統(tǒng)提供與真車完全一致的人機(jī)交互界面，包括擋位操作、踏板操作以及儀表顯示。

（3）上位機(jī)負(fù)責(zé)仿真過程監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集。上位機(jī)通過ControDesk軟件實現(xiàn)仿真控制、實時顯示、參數(shù)修改和數(shù)據(jù)采集，在ControDesk的可視化監(jiān)控管理下，試驗時可監(jiān)控仿真狀態(tài)并可進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)據(jù)采集。

本文中搭建的駕駛模擬器驅(qū)動AutoBox嵌入的人-車-環(huán)境閉環(huán)TCU換擋策略評價平臺，可為評車師提供逼真仿真環(huán)境和真實的主觀感受，能用于評車師對駕駛性的主觀評價。

2 考慮駕駛意圖和行駛路況的TCU換擋策略

為了對搭建的TCU換擋策略評價平臺的可行性進(jìn)行驗證，在課題組研究基礎(chǔ)上自主開發(fā)能識別駕駛意圖和行駛路況的TCU換擋策略。

如圖3所示，基于經(jīng)濟(jì)性和動力性要求，根據(jù)加速踏板行程和變速器輸出軸轉(zhuǎn)速兩參數(shù)確定出正常模式和運(yùn)動模式基本換擋表。在行駛時駕駛員會有不同駕駛意圖和行駛路況，如果TCU在這些不同工況下采用相同的控制策略，會出現(xiàn)如上坡頻繁換擋、急減速意外升擋等錯誤換擋決策。本文中開發(fā)的TCU換擋策略考慮對急加速（tip in）、急減速（tip out）、全油門加速、制動等駕駛意圖以及上坡、下坡、和彎道行駛路況進(jìn)行識別，并采用不同的修正策略來修正基本換擋表改善車輛駕駛性。

圖3 TCU換擋策略原理圖

本文中在介紹能識別行駛路況和駕駛意圖的TCU換擋策略時，以上坡行駛路況和tip in／out駕駛意圖兩類工況做簡要說明。

2.1 上坡?lián)Q擋策略修正方法

車輛在正常換擋模式上坡時，駕駛員通常會加大加速踏板行程，踏板行程輸入越過降擋線，車輛出現(xiàn)降擋；隨著車速增加，輸出軸轉(zhuǎn)速越過升擋線，車輛出現(xiàn)升擋，升擋后會導(dǎo)致驅(qū)動力不足而使車速逐漸下降，輸出軸轉(zhuǎn)速下降越過降擋線而又出現(xiàn)降擋，從而導(dǎo)致上坡時出現(xiàn)頻繁換擋現(xiàn)象。

為解決上坡頻繁換擋問題，利用縱向動力學(xué)模型對坡道環(huán)境進(jìn)行識別，由車輛行駛方程可得出平路行駛時的車輛理論加速度為

式中：atheory為理論加速度；Ft為驅(qū)動力；Fw為空氣阻力；Ff為滾動阻力；δ為汽車旋轉(zhuǎn)質(zhì)量換算系數(shù)；m為汽車總質(zhì)量。

在不考慮車輪打滑情況下，車輛真實加速度可由輪速傳感器信號計算：

式中：areal為車輛真實加速度；n為非驅(qū)動輪轉(zhuǎn)速最小值；r為車輪滾動半徑。

理論加速度和實際加速度差值為

通過Δα可以判斷車輛是否處于上坡環(huán)境，上坡坡度阻力越大，Δα越大，據(jù)此對基本換擋表進(jìn)行延遲升擋修正。j擋延遲后的升擋點(diǎn)計算公式如下：

式中：nj為正常模式下的j擋升擋線轉(zhuǎn)速；n-j為正常模式下的j擋升擋線下轉(zhuǎn)速最大值；β為換擋修正系數(shù)；nj′為修正后的 j擋升擋線轉(zhuǎn)速；Fimax為 j擋位下最大爬坡度對應(yīng)的坡度阻力。

上坡工況延遲升擋修正示意圖如圖4所示。

2.2 tip in／out換擋策略修正方法

圖4 上坡延遲升擋示意圖

車輛行駛時，駕駛員會表現(xiàn)出急加速或急減速的駕駛意圖，即出現(xiàn)tip in／out工況。本文中通過加速踏板行程的變化速率來對 tip in／out工況進(jìn)行識別。

針對駕駛員急踩加速踏板的tip in工況，為保證駕駛員對動力性的要求，將正常模式切換為運(yùn)動模式，當(dāng)加速踏板行程減小時，則切換回正常模式。對于駕駛員急松加速踏板的tip out工況，一般都是為了進(jìn)行減速，因此該工況下策略是不進(jìn)行升擋而消除加速踏板突然減小的意外升擋。

3 駕駛模擬器驅(qū)動的TCU換擋策略駕駛性評價

駕駛性描述了駕駛員和車輛相互作用下駕駛員對車輛縱向性能和品質(zhì)的主觀感受。本節(jié)中在分析駕駛性主客觀評價項目和指標(biāo)的基礎(chǔ)上，提出針對TCU換擋策略駕駛性主觀評價項目和客觀評價指標(biāo)，并利用搭建的平臺對所開發(fā)TCU控制策略進(jìn)行主觀評價和客觀指標(biāo)計算。

3.1 TCU換擋策略駕駛性的主觀評價

不同公司或機(jī)構(gòu)對汽車駕駛性進(jìn)行主觀評價的項目不盡相同，并且很少公布詳細(xì)評價方案資料。根據(jù)查閱到 AVL［19］和 Ford［20］公司的駕駛性評價資料，總結(jié)出兩公司對變速器的駕駛性評價項目，如表1所示。

駕駛性的主觀評價描述的是不同加速踏板行程下的縱向加速度變化給評車師帶來的主觀感受，針對TCU換擋策略進(jìn)行駕駛性主觀評價，需要考慮不同加速工況和換擋工況下的擋位控制策略給評車師帶來的縱向加速性和平順性。參考AVL和Ford公司針對變速器的駕駛性評價項目并綜合國內(nèi)外其他學(xué)者的研究成果，從駕駛性主觀評價內(nèi)涵出發(fā)提出TCU換擋控制策略駕駛性的主觀評價項目，如表2所示。

表1 AVL和Ford變速器駕駛性評價項目

表2 駕駛性主觀評價項目

選取3名有經(jīng)驗的駕駛員在駕駛模擬器上依次完成以上主觀評價項目，并根據(jù)事先列出的每個評價項目的評分現(xiàn)象和要求，按照10分標(biāo)準(zhǔn)給出自己的主觀評分。試驗車輛為配置有6AT自動變速器某品牌SUV，3名駕駛員針對TCU換擋策略給出駕駛性主觀評分結(jié)果如圖5和圖6所示。

圖5 加速項目主觀評分結(jié)果

圖6 換擋項目主觀評分結(jié)果

通過分析駕駛性主觀評分雷達(dá)圖，可以清晰了解TCU換擋策略在加速和換擋類項目以及各子項目的評分情況?？紤]駕駛員主觀評價經(jīng)驗不足，每名駕駛員對同一子評價項目的主觀評分會有波動，但是該波動并不大。加速類項目3名駕駛員對原地起步加速子項目均給出了相對低分（平均分6.1），而城市行駛性能子項目均獲得了加速性能中的相對高分（平均分7.1）。在換擋類項目中，各駕駛員對動力升擋評分均較低（平均分5.8），而tip out換擋都獲得了相對高分（平均分7.4）。因此該平臺提供的TCU換擋策略的主觀評價環(huán)境能獲得高可信度的主觀評分結(jié)果。

通過本試驗可以證明，通過搭建的測試評價平臺能完成本文中提出的駕駛性主觀評價項目，實現(xiàn)快速對TCU換擋策略駕駛性進(jìn)行縱向加速性和縱向平順性的主觀評價。

3.2 TCU換擋策略駕駛性的客觀評價

車輛在實際行駛過程中，絕大多數(shù)情況下以低負(fù)荷行駛，以80%以上高負(fù)荷行駛的情況低于2%［21］，因此低負(fù)荷下駕駛性研究很重要。本文中搭建的平臺可以通過AutoBox以1 ms的仿真周期實時采集車輛動力學(xué)模型狀態(tài)數(shù)據(jù)，可采集與駕駛性客觀評價相關(guān)的如車輛速度、加速度、發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩、擋位、加速踏板行程等所有與車輛狀態(tài)有關(guān)的物理量隨時間變化結(jié)果。本文中選擇部分負(fù)荷起步加速到擋位不變工況來對TCU換擋策略的加速和換擋性能進(jìn)行客觀評價，選擇沖擊度J和加速度均方根值aw作為客觀評價指標(biāo)。

式中：a（t）為加速度；T為分析時間間隔。

利用駕駛模擬器進(jìn)行低負(fù)荷下加速升擋試驗，通過上位機(jī)的ControlDesk采集客觀物理量數(shù)據(jù)，并對影響駕駛性的物理量進(jìn)行統(tǒng)計分析，利用Matlab繪制各物理量與時間的關(guān)系曲線，如圖7所示。

圖7 部分負(fù)荷加速工況

由圖7可見，在低擋位換擋時，加速度變化并不劇烈，沖擊度較小，而4擋升5擋時沖擊度絕對數(shù)值最大達(dá)到13.070 m／s3，5擋升6擋時沖擊度絕對數(shù)值最大達(dá)到9.306 m／s3，沖擊度最大峰值接近德國標(biāo)準(zhǔn)｜J｜≤15 m／s3，而整個加速過程中加速度均方根值為 0.768 m／s2。

確定駕駛性的客觀評價指標(biāo)后，通過本文中搭建的平臺可采集所需的車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)，量化分析得到駕駛性客觀評價的指標(biāo)，因此該平臺能用于TCU換擋策略駕駛性快速客觀評價。

4 結(jié)論

本文中搭建了駕駛模擬器驅(qū)動AutoBox嵌入的人-車-環(huán)境閉環(huán)TCU換擋策略評價平臺，建立了考慮駕駛意圖和行駛工況的TCU換擋策略，并對TCU換擋策略進(jìn)行了駕駛性主客觀評價，獲得了以下主要結(jié)論。

（1）實現(xiàn)了駕駛模擬器與控制器原型的無縫連接，搭建了人-車-環(huán)境TCU換擋策略測試平臺。提供了與真車高度一致的TCU換擋策略測試評價環(huán)境，實現(xiàn)了TCU換擋策略駕駛性的主客觀評價。

（2）通過對建立的考慮駕駛意圖和行駛工況的TCU換擋策略的駕駛性主客觀評價，證明了搭建的平臺和研究方法可以完成TCU換擋策略駕駛性快速主客觀評價，有效減少實車測試評價試驗工作量，降低開發(fā)成本，縮短開發(fā)周期。