基于Parzen窗的手动变速器挡位识别方法研究

童荣辉+朱翔宇+汤伟

摘 要：针对手动挡车辆在运行过程中无挡位传感器的情况下挡位信号无法识别获取的问题，通过对多次整车转鼓试验进行分析，发现读取CAN总线里面的速比信息，然后基于直方图计算各速比范围信号出现的频率，并以此确定挡位数目和速比的大小范围，再利用Parzen窗函数的方法获取各挡位的实际速比，可以实现对挡位信号精准的识别。试验结果表明，采用Parzen窗的挡位识别方法能够识别出挡位信号。对比Parzen窗获取的挡位识别信息与挡位信号传感器直接获取的挡位信息，发现两者的相似度很高，这也验证了该方法的可行性和准确性。该方法提供了整车运行过程中一种挡位识别的新方式。

关键词：手动变速器；挡位识别；Parzen窗；CRUISE

中图分类号：U463.212 文献标文献标识码：A文献标DOI：10.3969/j.issn.2095-1469.2016.06.10

Abstract：During operation a manual transmission vehicle could not obtain the gear position signal without installing the corresponding sensors. This paper analyzed the whole vehicle experiments on the drum tester， read the gear ratio information through CAN bus， then calculated the frequency of each speed ratio signal to determine the number of gear ratios and the range of speed ratio based on the histogram， and the actual speed ratio could be obtained by using the Parzen window function method， which ultimately achieved the accurate identification of the gear position signal. The gear position information acquired by using the Parzen window method agrees well with that obtained directly from the sensor. The comparison verifies the feasibility and accuracy of the method and the paper provides a new method for gear position identification.

Keywords：manual transmission； gear calibration； Parzen window； CRUISE

某些手动挡车型在运行及测试过程中，其挡位在未配置挡位传感器的情况下，存在不能获取并识别挡位信号的问题，对后续分析其动力性、经济性、驾驶性以及油耗带来了困难。因此，如何对未配置挡位传感器的车型进行挡位识别，并获取挡位数据信号，是一个值得进一步研究的问题。

关于挡位识别标定问题，宋超等[1]基于角度传感器提供了一种用于混合动力汽车的6挡AMT挡位识别标定方法来标定混动车型。闫鑫等[2]公开了一种挖掘机挡位自动识别标定的控制方法，减少了人员劳动量，缩短标定时间，提高了标定准确性。一些研究人员还对手动换挡性能进行了性能测试和挡位数据的处理[3-6]。时召喜[7]对轿车手动变速器的换挡舒适性进行了优化研究。杨士钦等[8]提出了一种乘用车手动变速器动态换挡性能评价方法及改进策略。李兴宇[9]对手动变速器换挡性能评价方法进行了分析。上述研究需借助挡位传感器来识别并获取挡位信号，并且其采用的标定识别方法较复杂，局限性也较大。

通过对多次整车转鼓试验结果进行分析，发现根据车速和发动机转速信息可以确定变速器挡位的信息。按照新欧洲标准行驶循环（New European Driving Cycle，NEDC）工况的要求设定换挡边界条件来获得挡位信号，然后在Parzen窗法中选取合适的概率密度函数对各挡位的速比求解，实现无挡位传感器情况下的挡位识别。通过对比无挡位传感器和有挡位传感器的手动挡车型，验证了该种方法的可行性，实现了对手动挡车型在未安装挡位传感器情况下挡位信号的准确获取及识别。

1 方法描述

整车NEDC油耗及排放转鼓试验下的车速和发动机转速信号可以通过CAN总线获取。手动挡车在换挡过程中离合器处于接合状态后，发动机转速和车速满足一定关系。在实际工况中，离合器大部分时间处于滑摩状态，这种现象使车速与发动机转速的比值不断变化，即实际传动比不断变化，传动比变化过程如图1所示。虽然滑摩时传动比在不断变化，但换挡待完成时，离合器接合，传动比会在一定时间内处于稳定状态，表现为变速器每一挡传动比的值在一定范围内波动，波动中出现次数最多的值为该传动比的值。因此，可以构建一个关于在转鼓试验下传动比的概率密度函数，所求函数极值点即为各挡传动比的值。

1.1 Parzen窗法求解

常用的概率密度函数估计的方法主要包含三大类[10]：参概率密度函数估计法、无参概率密度函数估计法以及半参概率密度函数估计法。对比三类估计特征[11]，传动比的估计问题属于典型的无参数概率密度函数估计，而无参概率密度函数常见的解法有：Parzen窗法（核函数）、直方图、神经网络等。直方图密度函数的求解精度差，仅适用于小样本概率密度函数的估计；神经网络虽然能很好地求解出概率密度函数，但其求解效率不高；核函数法可以很好地获取精度较高的密度估计。因此，在Parzen窗法中选取合适的概率密度函数来求解试验工况下的传动比。

常见的核函数[12]有：均方核、三角核、二次核、四次核、六次核、高斯核、余弦核，见表1。

1.2 窗函数法求解挡位速比

通常乘用车变速器各挡位的速比确定接近于等比数列的原则[13]。为了更好地区分开各挡位的速比，先对速比求两次自然对数，但由于NEDC工况的时间高达1 180 s[14]，根据所需采样频率20 Hz的要求，执行NEDC工况往往会造成获取的样本空间数量过大，两次自然对数的处理方法只能得到多曲率变化和不明显的极点，很难判断挡位数目和速比大小。因此，采用基于直方图的方法计算各速比范围信号出现的频率，以此来确定挡位数目和速比的大小范围，然后再利用窗函数法求解概率密度函数，最后通过概率密度函数求解各挡位的实际速比，其求解流程如图2所示。根据车速信号ua，发动机转速信号n和车轮半径值r的信息，求出传动比信号i；再对速比信号i取两次自然对数，得到信号x，；然后对信号x进行直方图绘制，确定挡位的数目和各挡传动比的大小范围；利用窗函数求解信号 ，并根据步骤3求出的传动比范围，找出该区间内窗函数的极大值对应的信号xi；最后对xi进行指数运算，得到的Ii即为每个挡位的传动比。

2 试验验证

2.1 对挡位信号进行求解

参考国标，利用CRUISE仿真软件仿真得到手动挡车辆在NEDC工况下的换挡曲线，如图3所示。同时，兼顾驾驶员在驾驶自动挡车辆进行NEDC试验时的实际换挡情况，设定换挡边界条件如下：

（1）汽车必须是通过1挡起步。

（2）换挡过程有一定的时间跨度，通常换挡时间为0.6～1.5 s，因此，假定换挡的时间跨度为1 s。

（3）升挡必须是个连续的过程，即不允许发生跳挡现象。

2.2 挡位速比求解

在NEDC工况下对某款无挡位信号传感器的手动挡车型进行试验。具体方法为：通过轮胎半径、车速型号以及转速信息求出相应的速比信息，基于速比信息与上文求解的速比进行依次比较，初步求解出挡位信号。图4为利用表1中7种窗函数分别求解出来的概率密度函数以及直方图。表2为各核函数求解出来的速比误差，从表中能够看出采用不同的核函数在1～6挡的误差值，对比各挡误差发现无论是单一挡位误差还是累计挡位误差，四次窗求解速比的精度最高，二次窗次之，方窗求解的误差最大。因此，本文选用基于四次窗求解速比的概率密度函数，进而求解各挡位的速比。

2.3 车型对比

通过将某款无挡位传感器的手动挡车型与带有挡位传感器的车型进行对比，来测试Parzen窗标定识别算法的可行性和准确性。图5为变速器实际挡位和通过MT挡位标定算法求解的挡位信号对比图。图5中红色的线表示通过挡位传感器获取的变速器实际挡位信号，蓝线表示通过Parzen窗算法标定识别的挡位信号。由图5可知，两条挡位信号线能够较好地重叠在一起。Parzen窗算法求解出来的挡位信号与挡位传感器获取的换挡信号相比，具有较高的一致性，但由图5可知，几处换挡点的换挡时间仍存在一定的误差。从对比试验整体来看，该种方法能够实现在无挡位传感器条件下对挡位信号进行标定识别。对比结果表明，通过Parzen算法对手动挡车辆在无挡位传感器的情况下能够实现精度较高的挡位信号的识别和获取，该方法是一种可行的识别挡位信号的方法。

3 结论

（1）针对无挡位传感器的手动挡车型，提出了一种基于Parzen窗的概率识别挡位信号的方法。通过读取CAN里面的速比，基于直方图计算各速比范围信号出现的频率，以此来确定挡位数目和速比的大小范围，再利用窗函数的方法求解概率密度函数，最后采用Parzen窗的概率密度函数求解各挡位的实际速比，精准地识别挡位信号。

（2）利用CRUISE软件仿真得到手动挡车辆在NEDC工况下的换挡曲线，并兼顾驾驶员在驾驶自动挡车辆进行NEDC试验时的实际换挡情况，制定了换挡边界条件。对比不带挡位传感器和带有挡位传感器的手动挡车型，结果表明，利用Parzen窗方法能够较为准确地识别挡位信号，验证了Parzen窗方法的可行性和准确性。

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