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한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘 추계 학술대회 논문집 한국자동차공학회 2001년 춘계학술대회논문집 2호
발행연도
2001.5
수록면
766 - 772 (7page)

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Nowadays, in spite of some defects in high cost and low power transmission efficiency, most automobiles are equipped with automatic transmissions for shifting gears for the reason of convenience. Recently, one of the important thing in designing shift controller is about shift quality in the meaning of reducing shock at shift. Namely, that is the problem how to minimize inevitable shift shock through suitable pressure control in friction element as clutch and brake. Another one is about the slip control of torque converter clutch. That is also achieved through suitable pressure control of damper clutch system. The automatic transmission hydraulic system that consists of many valves with high order and shows a lot different dynamics to temperature variation. so it is difficult to predict exact generated pressure in real time. In this paper, through the identification of automatic transmission hydraulic system, the real-time operable and exactly predictable hydraulic model of ARX, neural network, neuro-fuzzy type is proposed and validated. We confirm that neuro-fuzzy model has better performance than the others in the aspect of low prediction error, few input number and simple structure.


목차

ABSTRACT

1. 서론

2. 대상 시스템

3. 시스템 식별

4. 각 모델의 성능 비교 및 평가

5. 결론

후기

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