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ID / 提交时间

125 / 2025-05-16 16:59:06

标题

Research on Dynamic Shift Control Strategy for Heavy-Duty Vehicles Based on Driving Intention Recognition

关键字

Heavy-duty vehicles; Driving intention; Shift control strategy; Greedy algorithm

主题及专题

Special Sessions > SSL 13 Advancements in Intelligent Fault Prediction, Diagnosis, and Sustainable Maintenance of Vehicle Critical Systems

状态

终稿

作者

Liyong Wang / P. R. China； Beijing；The Ministry of Education Key Laboratory of Modem Measurement and Control Technology； Beijing Information Science &Technology University

Liye Xie / 2949877368@qq.com

Xiaozan Huang / Beijing Information Science and Technology University

Ximing Zhang / China north vehicle research institute

Jianpeng Wu / Beijing Information Science & Technology University

Ao Ding / Beijing Information Science and Technology University

摘要

针对重型车辆在实时动态调整换挡策略以实现最佳性能方面面临的挑战，该文提出了一种基于驾驶意图识别的实时动态换挡控制策略。静态-动态和静态-经济型换挡速度是使用车辆动力学模型得出的。采用长短期记忆（LSTM）神经网络建立驾驶意图识别模型，用于识别驾驶员的意图。使用贪婪策略优化并与驾驶意图集成的换挡速度与静态动力学、静态经济和贪婪策略优化的换挡速度进行了比较。结果表明：基于驾驶意图识别的换挡控制策略能够根据车辆的运行状态参数准确识别驾驶员意图，总体识别准确率为93.67%。与静态动力换挡控制策略相比，从 0 加速到 80 公里/小时所需的时间减少了 0.81%，与静态经济性换挡控制策略相比，油耗降低了 1.07%，提高了动力和经济性。