摘要：新能源汽车技术的迅速进步使得混合动力汽车因其燃料经济性和动力性能的优良平衡，成为汽车工业的重要发展趋势。自动变速器作为混动车辆动力传输的关键组件，其换挡决策的时效性和精确性对车辆的动力输出、油耗以及乘坐体验至关重要。传统的换挡策略往往依赖预设的换挡规则，难以适应复杂的驾驶环境和驾驶员的操作差异，常常出现换挡延迟和不够平顺的问题。本研究提出了一种基于深度学习的混动车辆自动变速器换挡需求预测方法，通过建立深度学习模型，整合车辆的运行数据和驾驶员的行为特征，准确预测换挡需求。研究证实，这种深度学习预测模型能有效地识别工况变化和驾驶员意图之间的联系，为混动车辆自动变速器的智能换挡控制提供了有力支持，对提升混动汽车传动系统的智能化水平具有深远意义。

关键词：深度学习；混动汽车；自动变速器；换挡需求预测；LSTM 网络；智能控制

一、引言

在“双碳”目标和新能源汽车产业政策的激励下，混动汽车作为从燃油车向纯电动车过渡的关键产品，其技术研究和性能改进受到业界的广泛关注。自动变速器作为混动动力系统的核心，负责动力分配和转速调节，其换挡控制策略的先进性直接影响车辆的全面性能。传统的混动汽车自动变速器换挡控制通常依赖基于规则的策略，即依据发动机转速、车速、油门开度等数据查找预设的换挡规则来确定换挡时机。尽管这种策略简单易行，但其局限性显而易见。随着人工智能技术的迅猛发展，深度学习在时间序列数据预测和复杂特征提取方面的突出能力，为混动汽车换挡需求的预测提供了新的技术途径。本文对此主题进行了深入探讨，从技术原理、模型构建到系统实施等多个层面进行了详细阐述，旨在提出一套高效且可靠的换挡需求预测方案，为混动汽车传动系统的智能化进步提供指导。

二、混动汽车自动变速器换挡需求预测的技术基础

2.1 混动汽车自动变速器的工作原理

混动汽车自动变速器的核心功能是实现发动机与电机动力的协同传输，根据车辆行驶需求调整传动比，确保动力输出与能耗优化的平衡。目前主流的混动汽车自动变速器包括行星齿轮式、双离合式（DCT）等类型，尽管结构存在差异，但其换挡过程的本质的是通过离合器、制动器等执行元件的动作，改变动力传递路径，实现传动比的切换。在换挡过程中，需精准控制执行元件的结合与分离时机，若换挡需求判断滞后，易导致动力中断或冲击，影响行驶平顺性；若判断过早，则可能造成动力浪费，增加燃油消耗。因此，准确预测换挡需求是实现自动变速器精准控制的前提。

2.2 换挡需求的影响因素分析

混动汽车的换挡需求受到多种因素的作用，主要分为车辆运行状态、驾驶行为和环境条件三大类别。车辆运行状态，如发动机和电机的转速、车速、油门和制动踏板的开启程度、电池的剩余电量等，是决定换挡的基础参数；驾驶行为，如急速加速、平稳驾驶或减速，揭示了驾驶员的意图，但不同驾驶员在同一条件下的换挡需求可能大相径庭；环境因素，如道路坡度和路面摩擦力，虽然对换挡有重要影响，但通常难以直接测量，需要借助其他参数进行推断。

三、基于 LSTM 的换挡需求预测模型设计

3.1 模型整体架构

基于 LSTM 的混动汽车自动变速器换挡需求预测模型采用 “数据预处理 - 特征提取 - LSTM 预测 - 结果输出” 的四层架构。数据预处理层负责对原始采集的车辆运行参数数据进行清洗、归一化与时序化处理，去除异常值与噪声，将非时序参数转换为时序序列，确保数据质量；特征提取层通过 LSTM 网络的隐藏层自主提取输入数据中的深层特征，包括工况变化趋势、驾驶行为模式等；LSTM 预测层利用训练好的模型对未来一段时间内的换挡需求进行预测，输出是否需要换挡的决策结果；结果输出层对预测结果进行后处理，结合当前变速器状态进行合理性判断，确保预测结果的可靠性。

3.2 数据预处理方法

车辆运行的基础数据可能因传感器准确性、外界环境干扰等原因而包含缺陷和异常变化，因此必须通过数据预处理来改善数据质量。首先，执行数据清洗流程，运用 3σ 准则来辨识并处理异常值，对超出平均数 ⋅±3 倍标准差的数据进行删除或插值修正；针对数据缺失的情况，运用线性插值法来填补空缺，保持数据的连贯性。接着，执行数据归一化操作，将所有参数值调整至[0,1]范围内，利用 Min-Max 归一化方法：x_normalized Ψ_⋅=(x-∂ x_min) / (xmax-xmin) ，其中 x 代表原始数据， 和 xmax 分别为该参数的最小值和最大值，以减少因参数量级不同对模型训练可能产生的不良影响。

四、换挡需求预测系统的实现与应用

4.1 系统硬件架构

基于深度学习的换挡需求预测系统硬件由数据采集模块、计算模块与通信模块组成。数据采集模块通过 CAN 总线与混动汽车的发动机 ECU（电子控制单元）、电机控制器、变速器控制器等进行通信，实时采集发动机转速、车速、油门开度等参数，采样频率设为 1Hz，确保数据的实时性；计算模块采用嵌入式 GPU 处理器，如 NVIDIA Jetson Xavier NX，具备强大的深度学习计算能力，可满足 LSTM 模型的实时推理需求；通信模块采用 CAN-FD 总线，实现计算模块与变速器控制器之间的高速数据传输，将预测结果发送至变速器控制器，为换挡执行提供决策支持。

4.2 系统软件流程

该软件依托Linux 操作系统进行开发，采用了 C++ 和 Python 语言的结合式编程，其中Python 专注于模型训练和优化任务，而 C++ 负责实时数据处理和模型推演，以保障软件的高效执行。整个软件的工作流程涵盖了数据采集、模型推演和结果输出三个核心步骤：在数据采集阶段，通过CAN总线驱动的程序即时捕捉车辆运行信息，并存入内存缓冲区，进而启动数据预处理工作；在模型推演阶段，对已经处理的数据序列进行输入，借助GPU 进行实时处理，得出换挡需求的预测结果；在结果输出阶段，对预测结果进行有效性验证，若确认“需要换挡”，则会结合当前挡位和车速确定目标挡位，利用CAN-FD 总线发送指令给变速器控制器，同时记录预测结果与实际换挡结果，以便后续模型不断优化。

结语

本篇文章针对混合动力汽车变速器在换挡时的需求预测问题，提出了一种基于深度学习算法的解决方案。通过建立 LSTM 预测模型，整合多种车辆行驶数据，准确预判换挡需求，并开发相应的硬件和软件系统。研究显示，此方案有效克服了传统换挡控制策略的不足，提高了换挡的响应速度、燃油效率和行车舒适性，为混合动力汽车传动系统的智能化改造提供了实际可行的路径。随着深度学习技术和车载计算能力的进步，该深度学习换挡需求预测技术有望在混合动力汽车领域得到更普遍的应用，有助于实现混合动力汽车在所有工况下的智能动力管理，进而推动新能源汽车行业向更高品质和智能化方向发展。

参考文献

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