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汽车保养
发布时间:2017-08-21浏览次数:

        从公差和控制的角度来说还真是有一个隐形的“磨合期”。

        在汽车高度控制自动化的今天,从发动机的喷油量,点火角,油门开度到变速箱的离合开闭,档位加载等等都是一整套的液压或者电驱动系统,大多都是通过电流来进行控制,例如控制流量或者压力的液压阀都会有自己的“电流”到“压力”或者“流量”的特性曲线
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        如果这个世界是理想化的,那么每一个同一类型的执行单元,比如前面提到的液压阀都应该具有一样的特性曲线,那么在汽车控制系统上我只要请求同样的“电流”,总是能得到我想要的“压力”或者“流量”。可惜理想化的世界是不存在的,同一批次不同个体的液压阀的特性曲线都会有类似公差相关的偏移。
        同样的道理不仅适用于液压阀这样的执行单元,也适用于汽车上的位置,速度,压力和温度传感器。每个传感器都会有“位置”,“压力”,“温度”和“电压”的特性曲线,汽车控制系统就是通过读取电压来了解系统的“压力”或者“速度”这样的信息。而这些和“电压”对应的特性曲线也存在不同传感器之间的个体差异。
       于是乎,不论发动机下线,变速箱下线还是整车下线的时候,都会有针对自动化控制系统的一个“下线学习”流程。简单来说,“下线学习”的操作员会通过诊断仪调用软件里的一段我们设计的代码,来“学习”针对这一台车,或者这一台发动机,这一台变速箱的各个前面提到的特性曲线:可以是传感器的电压特性曲线,也可以是执行单元比如液压阀的电流曲线。
       但是,因为很多限制,比如“下线学习”这个阶段的时间和成本限制,还有做学习的环境限制:比如你只能学习在工厂生产环境温度下的特性曲线,这个学习的结果并不是完美的。
为了让汽车在这个不完美的学习下依旧可以保持不同单体之间驾驶性的一致性,我们设计的软件里还有另外一个功能:自学习功能。
      “下线学习”不是有时间和成本限制么?那么在驾驶员驾驶车辆的过程中软件可以继续学得更精啊
      “下线学习”的时候不是只能学生产环境下的曲线么?那么驾驶员在驾驶过程中不是会跑各种温度各种路况么。
       于是乎,通过一个“隐形”的磨合期,发动机还有变速箱的控制软件会将各个关键特性曲线学得更加完美。这个磨合期是由软件设计者决定的,大多可能在几百上千公里。
       当然这个“自学习功能”是一直持续进行的过程,因为整车在寿命期间不同的零部件都会磨损,上面说到的这些特性还会持续改变。“自学习功能”会持续学习将各个特性曲线保持在相对准确的范围。
      而“下线学习”也好,后期的“自学习”也好,都是为了保证控制的精准程度,以及对硬件进行保护,比如不会请求错误的过大的压力和流量。
      软件方面的磨合期还体现在很多和个性化驾驶相关的部分。比如目前自动变速箱的高级换挡策略会通过学习驾驶员的驾驶风格:是运动还是舒适,来调整换挡线和换挡策略,提供更为适合单独驾驶员的换挡响应。这个学习过程也需要比如几百公里的驾驶才能完成。
      磨合期不仅可能出现在硬件相关的部分,也会和高度自动化的软件相关,一切都是为了对硬件进行保护以及提供更好的驾驶体验。
 

 

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