Seamless Shifting of 2-Speed Transmission for EV by Machine Learning (Second Report)
機械学習によるEV用2段速変速トランスミッションのシームレス変速（第２報）
- Delivery
- Available on the other site
- Click here to order.
- Publication code
- 20214924
- Paper/Info type
- JSAE Transaction
Vol.52 No.6
- Pages
- 1311-1316(Total 6 p)
- Date of publication
- Nov 2021
- Publisher
- JSAE
- Language
- Japanese
Detailed Information
| Category(J) | 研究論文 Translation |
|---|---|
| Category(E) | ResearchPaper |
| Author(J) | 1) 小川 和樹, 2) 相原 建人 |
| Author(E) | 1) Kazuki Ogawa, 2) Tatsuhito Aihara |
| Affiliation(J) | 1) 法政大学大学院, 2) 法政大学 |
| Abstract(J) | 本研究は機械学習をEV用２段速変速トランスミッションの変速制御に適用することを目的とした．既報ではシミュレーション上で簡易な変速機モデルを開発し，繰り返し学習をすることでシームレス変速の制御ルールを獲得した．本報では実際の車両を想定した状態量に基づいて機械学習を行いシームレスな変速を可能にした． Translation |
| Abstract(E) | Previous paper aims to apply the deep reinforcement learning to the shift control of the EV two-speed transmission. In this study, we perform learning and verification based on the state quantity assuming the actual vehicle, and clarify that deep reinforcement learning is also useful for the state quantity of the actual vehicle. In order to reproduce the actual vehicle condition, we have developed a simulation model that does not monitor the clutch transmission torque. Next, the robust controller by learning under multiple conditions is verified whether it is possible to develop a robust controller. |
