Estimation of Synchromesh Frictional Torque and Output Torque in a Clutchless Automated Manual Transmission of a Parallel Hybrid Electric Vehicle
Notice bibliographique
Résumé
This paper studies the estimation of the synchromesh frictional torque and the output torque of the integrated system of an electric motor and a clutchless automated manual transmission (AMT) as part of a two-shaft parallel hybrid electric vehicle powertrain. The case study powertrain is discussed, and the dynamical model of the powertrain from the electric motor to the AMT output shaft, where it is linked to the torque coupler, is developed constituting the basis for the observer design. Given the fact that the aforementioned torques are unknown inputs to the system, they are modeled as state variables of a fictitious unforced linear time-invariant system in order to be aggregated into the systems dynamics. For the augmented system of the actual and fictitious states, a deterministic Luenberger observer and a stochastic Kalman-Bucy filter (KBF) are designed to estimate the synchromesh frictional torque and the output torque of the AMT. The estimation is based on measuring angular velocities of the electric motor and the AMT output shaft, together with the imparted electromagnetic torque of the traction motor on the system. A set of experiments with distinct scenarios is performed to compare the performance of the designed observers and to quantify by how much the KBF can improve the root-mean-square error (RMSE) of the estimation by mitigating the effect of the process and measurement noises. Ultimately, after validation of the designed observers, the estimated value of the synchromesh frictional torque is exploited in a closed-loop feedback configuration in order to track desired trajectories such as step, ramp, and sinusoidal torque commands.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».