基于两参数换挡规律,提出适用于打捆机的神经网络换挡控制策略。针对与打捆机匹配的八挡变速箱,设计了神经网络架构,用数据样本对神经网络进行了训练和评价,引入神经网络控制方法控制打捆机自动换挡。构建了由发动机、液力变矩器、变速箱和行驶阻力模型组成的打捆机传动系统模型,在MATLAB/Simulink环境中对打捆机整车动力系统进行了仿真和分析。仿真结果表明:上述方法对换挡点选取效果显著,提高了打捆机行驶的动力性,打捆机能严格依据换挡规律换挡。
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