[发明专利]基于BP神经网络的无级变速器滑移率控制方法及系统

权利要求书

1.基于BP神经网络的无级变速器滑移率控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：获取无级变速器运行时的参数数据，所述参数数据包括滑移率、速比、油温和摩擦因数；

S2：对所述参数数据进行预处理，将经过预处理后的所述参数数据划分为训练样本数据和测试样本数据；

S3：构建以训练样本数据中的所述滑移率、所述速比和所述油温为输入，以所述摩擦因数为输出的BP神经网络，重复训练得到最优模型；

S4：以目标滑移率、实时油温和实时速比作为输入代入所述最优模型得到目标摩擦因数；

S5：根据目标摩擦因数，通过夹紧力计算公式得到所需输出夹紧力，调整夹紧力至所需输出夹紧力从而得到目标滑移率。

2.根据权利要求1所述的基于BP神经网络的无级变速器滑移率控制方法，其特征在于，所述S3得到所述最优模型后，通过测试样本数据对所述最优模型的性能进行评价，若模型性能值低于指定阀值则返回所述S1，重新调整神经网络参数或获取无级变速器运行时的参数数据。

3.根据权利要求1所述的基于BP神经网络的无级变速器滑移率控制方法，其特征在于，所述S2中将经过预处理后的所述参数数据三分之二划分为训练样本数据，三分之一划分为测试样本数据。

4.根据权利要求1所述的基于BP神经网络的无级变速器滑移率控制方法，其特征在于，所述变速器几何速比的计算方法为：

其中，R_smax、R_pmin、R_s、R_p、x_s、x_p和a分别为从动轮最大半径、主动轮最小半径、从动轮当前半径、主动轮当前半径、从动轮位移、主动轮位移和带轮半锥角。

5.根据权利要求1所述的基于BP神经网络的无级变速器滑移率控制方法，其特征在于，所述夹紧力计算公式如下：

μ为金属带与主动带轮之间的摩擦因数；α为带轮半锥角；R_p为主动轮工作半径；T_p为主动带轮输入转矩；F_s为从动轮夹紧力。

6.基于BP神经网络的无级变速器滑移率控制系统，其特征在于，包括：

第一模块：用于获取无级变速器运行时的参数数据，所述参数数据包括滑移率、速比、油温和摩擦因数；

第二模块：用于对所述参数数据进行预处理，将经过预处理后的所述参数数据划分为训练样本数据和测试样本数据；

第三模块：用于构建以训练样本数据中的所述滑移率、所述速比和所述油温为输入，以所述摩擦因数为输出的BP神经网络，重复训练得到最优模型；

第四模块：用于以目标滑移率、实时油温和实时速比作为输入代入所述最优模型得到目标摩擦因数；

第五模块：根据目标摩擦因数，通过夹紧力公式计算得到所需输出夹紧力，调整夹紧力至所需输出夹紧力从而得到目标滑移率。

7.根据权利要求6所述的基于BP神经网络的无级变速器滑移率控制系统，其特征在于，所述控制系统还包括评价模块，所述第三模块得到所述最优模型后，通过评价模块测试样本数据对所述最优模型的性能进行评价，若模型性能值低于指定阀值则返回所述第一模块，重新获取无级变速器运行时的参数数据。

8.根据权利要求6所述的基于BP神经网络的无级变速器滑移率控制系统，其特征在于，所述第二模块将经过预处理后的所述参数数据三分之二划分为训练样本数据，三分之一划分为测试样本数据。