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3報)
Seamless Shifting of 2-Speed Transmission for EV by Machine Learning (Third Report)
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- 文献番号
- 20224045
- 文献・情報種別
- 自動車技術会論文集
Vol.53 No.1
- 掲載ページ
- 132-137(Total 6 p)
- 発行年月
- 2022年 1月
- 出版社
- (公社)自動車技術会
- 言語
- 日本語
書誌事項
カテゴリ | 研究論文 |
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カテゴリ(英) | ResearchPaper 翻訳 |
著者 | 1) 小川 和樹, 2) 相原 建人 |
著者(英) | 1) Kazuki Ogawa, 2) Tatsuhito Aihara |
勤務先 | 1) 法政大学大学院, 2) 法政大学 |
抄録 | 本報はクラッチジャダーを機械学習による変速制御で抑制することを目的とし,EV用2段速変速トランスミッションを対象として研究を行った.まずジャダーが生じる変速機モデルを開発した.次にモデルに機械学習を適用し,変速に伴うショックとジャダーを抑制し,シームレスな変速が可能であることを示した. |
抄録(英) | The purpose of this paper is to suppress clutch judder by machine learning, and the research was conducted on a two-speed transmission for EVs. The deep reinforcement learning model was developed for seamless gearshift control, and the gearshift results without control were compared with the gearshift results after training. As a result, a control rule that achieves seamless gear shifting while suppressing judder was automatically designed by applying deep reinforcement learning to gear shifting control. In addition, seamless gear shifting can be achieved for various patterns of friction coefficients, enabling the development of a robust controller for changing friction coefficients. 翻訳 |