四会升降车出租,   升降车AMT变速器工作原理及关键技术??    四会升降车租赁, 四会升降车公司     AMT变速器的工作原理:  AMT变速器是在MT变速器的基础上演变发展而来的一型具有自动换挡功能的变速器。AMT变速器除了具有MT变速器的优点外，还具有根据升降车行驶状态参数及驾驶员意图进行自动换挡的功能。其工作原理是在升降车起步以及行驶过程中，电控单元根据传感器采集到的升降车各行驶状态参数如发动机转速、油门开度、车速等参数与电控单元预先存储的换挡控制规律进行比较，通过反馈理论控制个执行机构的动作，进而实现行驶过程中的换挡自动化。

    AMT变速器关键技术从AMT的工作原理来看，其在工作时的控制过程及手段看似简单，但由于升降车在行驶过程中AMT变速器控制单元需要输入和输出的参数众多，其复杂性和多样性以及升降车在复杂工况下各种状态参数变化的瞬时性使得在AMT控制技术方面存在着一定的难度。当前AMT变速器设计研发方面的关键技术主要有以下几个方面。

   电控单元电控单元主要包括发动机控制单元、离合器控制单元、变速器控制单元，它是整个AMT控制系统的关键部件。由于升降车需要在各种不同道路条件及工况下行驶，为保证其在复杂条件下行驶时的工作品质，这就对电控单元工作性能的稳定性提出了更高的要求。因而在开发设计电控单元时，需要考虑的各种参数及要求就很多，如行驶速度、节气门开度、控制结果的准确性、外界温度以及抵御干扰和振动的能力。同时，AMT变速器在换挡时是多参数输入和输出的过程并且按照闭环反馈理论进行控制的，因此对控制单元的数据处理能力及运算速度提出了更高的要求，以满足升降车在复杂工况条件下响应能力。

  

    操纵机构设计与优化AMT变速器换挡控制过程的复杂性决定了其操纵机构功能的全面性，因而需要设计多套操纵机构来控制包括发动机转速、离合器、选换挡操作等；一般而言，常见的操纵机构有气动式、液动式和电动式。操纵机构的性能优劣对升降车状态性能有重要影响，尤其在升降车起步和进行挡位切换时，其影响更为明显。在开发设计操纵机构时，一旦结构参数确定，其工作性能不会随着工作需求的变化而改变，因而会对整车最佳动力性及燃油经济性的发挥产生一定影响。为克服上述不利因素，操纵机构的设计要综合考虑工作要求以及整车特点来进行设计。

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      发动机转速控制在AMT系统中，由于保留了离合器，因此在执行换挡动作时，需要先切断发动机的动力，其方式是通过离合器执行机构使离合器主、从动盘分离。在完成挡位切换后，离合器主从动盘在压紧机构压紧力的作用下重新结合成一个整体以恢复动力传递。在结合过程中，当压紧机构的压紧时间一定时，如果主、从动盘的转速差过大，接触必然会产生冲击，过大的冲击度会对升降车的平顺性以及离合器使用寿命产生不利影响。控制冲击度的一个重要手段是合理控制发动机转速，因此发动机转速控制成为当下面临的关键问题之一；此外，离合器摩擦盘的接触过程也是发动机负荷逐步提升的过程，在发动机转速控制中，需要对节气门开度设置合理的自主调节规律，能够使发动机适应负载转矩的变化，以达到提升换挡品质，改善升降车起步平顺性和延长离合器的使用寿命。

      离合器控制影响,  离合器结合时冲击度的因素除了主、从动盘的转速差外，主、从动盘的压紧时间也是影响其冲击度的重要因素之一，因此它也是AMT变速器研究的关键问题之一。当离合器的压紧时间较短时，离合器两摩擦盘的接合速度过快，会使升降车产生严重冲击，会对升降车行驶的平顺性产生影响，频繁的离合器结合冲击，会对传动机构的使用寿命产生不利影响；若离合器压紧时间较长，会导致离合器两摩擦盘在转速达到一致前的相对滑磨过程延长，致使离合器的滑磨功升高，会加速离合器摩擦盘的磨损，严重时会引起摩擦盘的烧蚀。由于升降车在起步时的道路条件复杂多样性，离合器的响应状态也会随之产生同步变化；当升降车处于坡道起步工况时，需要通过加装自动牵引系统保证起步的可靠性并且制定合理的策略来控制发动机喷油量和离合器接合速度。

      换挡控制策略作为AMT变速器的最为关键的技术之一，换挡控制策略自AMT变速器诞生以来一直受到人们的高度重视。所谓换挡控制策略是指相邻两挡位间自动换挡点的诸控制参数之间的关系。换挡控制策略的优劣对升降车燃油经济性、动力性及驾乘舒适性有着十分重要的影响。目前应用较广的换挡控制策略主要有两参数控制规律和三参数控制规律，其控制参数一般为车速和节气门开度等；单参数控制规律由于其不能很好的满足升降车行驶的换挡要求，目前已基本被淘汰。由于升降车在行驶时的工作环境变化万千，为使升降车能在最佳换挡点实现换挡，这对换挡规律的控制精度提出了更高的要求。传统的两参数、三参数换挡控制规律已逐渐不能满足控制精度的要求。近年来，智能控制技术的发展为这一问题提供了很好的解决方案，其所具有的自主学习、推理决策的功能可以自动调节控制参数，对非线性系统和任务不确定问题具有极强的处理能力。智能控制的种类有很多，目前技术发展相对成熟的主要有模糊控制和人工神经网络控制。

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