小波降噪法在自動(dòng)變速器換擋控制中的應(yīng)用

高鮮萍，王祥鑫

（天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué)汽車與交通學(xué)院，天津300222）

小波降噪法在自動(dòng)變速器換擋控制中的應(yīng)用

高鮮萍，王祥鑫

（天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué)汽車與交通學(xué)院，天津300222）

針對(duì)傳統(tǒng)信號(hào)處理方法很難處理自動(dòng)變速器內(nèi)的振動(dòng)和強(qiáng)電磁干擾的問題，本文應(yīng)用小波變換原理，對(duì)換擋信號(hào)進(jìn)行采集和建模，根據(jù)小波分解的緊支撐正交小波系Daubechies進(jìn)行信號(hào)分解，基于Matlab對(duì)Daubechies分解的1～7層高頻系數(shù)進(jìn)行軟閾值量化處理，重構(gòu)小波并檢測(cè)出精確的信號(hào)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：小波變換可以有效提升自動(dòng)變速器換擋品質(zhì)。

小波變換；自動(dòng)變速器；降噪；換擋信號(hào)

換擋規(guī)律是汽車自動(dòng)變速器實(shí)現(xiàn)自動(dòng)換擋控制的主要依據(jù)，以兩參數(shù)換擋規(guī)律為例，車速信號(hào)和節(jié)氣門開度信號(hào)匹配控制自動(dòng)變速器的最佳升擋點(diǎn)和降擋點(diǎn)。在采集換擋信號(hào)時(shí)，由于一般只有5 V的幅值，很容易受到汽車內(nèi)部強(qiáng)電磁與振動(dòng)的影響，使信號(hào)失真而影響換擋控制。傳統(tǒng)信號(hào)處理方法采取傅里葉變換，將信號(hào)用正弦和余弦函數(shù)展開，這種處理適用于變化平穩(wěn)的信號(hào)，而對(duì)于非平穩(wěn)變化信號(hào)，其效果不十分理想［1］。小波變換能清晰地檢測(cè)自動(dòng)變速器非平穩(wěn)變化的換擋信號(hào)，因此本文應(yīng)用小波原理對(duì)換擋信號(hào)進(jìn)行采集，并將檢測(cè)信號(hào)通過分解與量化處理后應(yīng)用于自動(dòng)變速器換擋控制，以達(dá)到有效提升換擋品質(zhì)的目的。

1　小波變換及算法實(shí)現(xiàn)

小波變換是一種關(guān)于信號(hào)時(shí)間和尺度的分析方法，可以把數(shù)據(jù)、函數(shù)或算子等按不同頻率分割，然后通過不同方法分解，進(jìn)而研究對(duì)應(yīng)尺度下的信號(hào)成分。因此，小波變換在分析信號(hào)時(shí)可以用變頻率的方法對(duì)高、低頻信號(hào)分別進(jìn)行分析。

一般有用信號(hào)信息多包含在低頻信號(hào)內(nèi)，而噪聲多以高頻信號(hào)顯示。運(yùn)用小波分析進(jìn)行信號(hào)降噪處理時(shí)，首先對(duì)含噪聲的信號(hào)進(jìn)行小波分解，分解時(shí)選擇特定的小波基并確定分解層次i；然后對(duì)分解后的高頻系數(shù)采用閾值法處理，即找到一個(gè)最佳值a作為閾值，當(dāng)分解系數(shù)小于a時(shí)，信號(hào)舍棄，反之則直接保留；最后把最低層低頻系數(shù)和經(jīng)過量化后的1～i層高頻系數(shù)重構(gòu)，獲得去噪后的信號(hào)。小波變換分解流程如圖1所示。

對(duì)任意連續(xù)函數(shù)f（t）∈L2（R）的連續(xù)小波變換為：式中：a為尺度參數(shù)；b為平移參數(shù)；a，b∈R，a≠0。小波變換的時(shí)頻窗可由這2個(gè)參數(shù)進(jìn)行調(diào)節(jié)，平移參數(shù)b可改變窗口在相平面時(shí)間軸上的位置；而伸縮參數(shù)a的大小不僅能影響窗口在頻率軸上的位置，還能改變窗口的形狀。

圖1　小波變換分解流程

其重構(gòu)模型為：

小波變換算法實(shí)現(xiàn)過程如下。

（1）根據(jù)采集卡采集原始換擋信號(hào)的特點(diǎn)，選擇小波基并確定分解的層數(shù)。將信號(hào)分解成低頻信號(hào)cA1、cA2、cA3、cA4…和高頻信號(hào)cd1、cd2、cd3、cd4……。噪聲一般包含在cd1、cd2、cd3、…、cdi中，而cA1、cA2、cA3、…、cAi是信號(hào)的近似部分。

（2）對(duì)分解后的含噪信號(hào)cd1、cd2、cd3、…、cdi進(jìn)行高頻系數(shù)分析，即通過選擇最佳閾值對(duì)分層處理后的信號(hào)作出置零或收縮處理。

（3）對(duì)前2步處理后的高、低頻信號(hào)進(jìn)行小波重構(gòu)，形成信號(hào)波形。小波重構(gòu)過程如圖2所示。重構(gòu)時(shí)系數(shù)處理分4種狀態(tài)，即state0、state1、state2、state3。state0從RAM中讀取小波分解的數(shù)據(jù)；state1接收濾波處理完畢的數(shù)據(jù)，并通過閾值處理并寫入RAM；state3將處理后的數(shù)據(jù)相加后寫入RAM，完成重構(gòu)［2］。Cur_level為當(dāng)前分解或重構(gòu)層數(shù)，level為變換層數(shù)。

圖2　小波重構(gòu)過程流程圖

2　自動(dòng)變速器換擋信號(hào)去噪分析

2.1實(shí)驗(yàn)過程

采用裝有6擋辛普森齒輪系電控液壓自動(dòng)變速器的某家用轎車進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，以PC機(jī)做為上位機(jī)用于采集和分析數(shù)據(jù)，采集擋位、車速、發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速和節(jié)氣門位置信號(hào)。在平直良好的城市道路中連續(xù)加速和減速，以采集到的節(jié)氣門位置信號(hào)為對(duì)象，取4 000個(gè)采樣點(diǎn)作分析，采集波形如圖3所示。根據(jù)小波變換原理構(gòu)造信號(hào)分析模型為：

di=fi+βei

式中：di為噪信號(hào)；fi為真實(shí)信號(hào)；β為噪聲水平系數(shù)；ej為噪聲。

圖3　換擋信號(hào)TPS采集波形

2.2選擇小波基分解波形

由于汽車在急加速和急減速工況下節(jié)氣門信號(hào)有突變特征，因此小波變換時(shí)需要考慮高階變化及其導(dǎo)數(shù)的奇異性，用以分辨突變點(diǎn)信息。本研究采用在時(shí)域上具有高階消失矩的緊支撐Daubechies正交小波系。Daubechies不同層數(shù)分解信號(hào)對(duì)比如圖4所示。由圖4（a）可知，當(dāng)分解層數(shù)為level1時(shí)，重構(gòu)后形成的波形噪聲干擾依然較大，不能很好地呈現(xiàn)實(shí)際形狀。由圖4（b）可知，當(dāng)分解層數(shù)為level8時(shí)，波形過于平滑，導(dǎo)致信號(hào)失真。當(dāng)分解層數(shù)為level7時(shí)，波形與原始的信號(hào)（見圖3）信息吻合，波形平穩(wěn)，且有清晰的波峰和波谷，此時(shí)信號(hào)分布相對(duì)集中。本文采用Daubechies小波db10系列的7層分解進(jìn)行分析，不同尺度下的高頻部分cd1～cd7如圖5所示。

2.3閾值量化處理與小波重構(gòu)

圖4　Daubechies不同層數(shù)分解信號(hào)對(duì)比

圖5　Daubechies 7層分解高頻細(xì)節(jié)圖

由于噪聲是一種隨機(jī)信號(hào)，去噪過程必須先對(duì)閾值進(jìn)行估計(jì)。小波變化對(duì)高頻系數(shù)進(jìn)行閾值量化處理時(shí)，有4種可選擇的閾值估計(jì)方法，分別為固定閾值法、自適應(yīng)閾值法、啟發(fā)式閾值法和最大最小閾值法［3］。Sqtwolog固定閾值法首先確定一個(gè)固定閾值λ=2ln（M），其中M為信號(hào)的長(zhǎng)度，然后保留超出λ值的系數(shù)，截掉小于λ值的系數(shù)。自適應(yīng)閾值法是根據(jù)史坦無偏似然估計(jì)原理，對(duì)一個(gè)給定的閾值t，得到它的似然估計(jì)，再將非似然t最小化，得到所選閾值。啟發(fā)式閾值法是固定閾值和自適應(yīng)閾值方法的綜合，選擇最優(yōu)預(yù)測(cè)變量閾值。Minimaxi最大最小閾值法則采用固定的閾值，使均方誤差最小［4-5］。根據(jù)節(jié)氣門位置信號(hào)的波形特點(diǎn)，以Matlab為平臺(tái)，選用自適應(yīng)閾值對(duì)TPS分層后的信號(hào)進(jìn)行處理。根據(jù)圖3流程對(duì)換擋信號(hào)（節(jié)氣門位置信號(hào)）分解后的信號(hào)重構(gòu)小波，得到去噪后信號(hào)，如圖6所示。

圖6　去噪后信號(hào)

用處理后的換擋信號(hào)控制實(shí)驗(yàn)車的6速自動(dòng)變速器，檢測(cè)小、中、大節(jié)氣門開度下各擋位的換擋沖擊度，改善后的換擋沖擊度在0.19～0.3 g/s之間，與原始采集的換擋沖擊度數(shù)據(jù)0.5～4g/s相比，明顯改善了換擋品質(zhì)。

3　結(jié)束語(yǔ)

本文運(yùn)用Daubechies系列小波分析方法對(duì)自動(dòng)變速器主要換擋信號(hào)節(jié)氣門位置信號(hào)進(jìn)行降噪和分解處理，選取db10系列小波進(jìn)行7層分解的方式對(duì)采集信息進(jìn)行處理，呈現(xiàn)了換擋信息，為自動(dòng)變速器換擋點(diǎn)的選擇提供精確依據(jù)，使換擋更加平順。

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Application of wavelet de-noising method in the automatic transmission shift signal processing

GAO Xian-ping，WANG Xiang-xin
（School of Automotion and Transportation，Tianjin University of Technology and Education，Tianjin 300222，China）

Effective extraction of signal is very important for shift points control in automatic transmission.In the paper，with principle of wavelet transform，the signal is acquiesced and modeled，and decomposed based on wavelet decomposition tight supported orthogonal wavelet Daubechies.The experimental result shows that wavelet transform in lifting automatic transmission has certain research value.

wavelet transform；automatic transmission；de-noising；shift signal

U463.212

A

2095－0926（2016）02－0019－03

2015-12-25

國(guó)家級(jí)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目（201510066036）；天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué)科研發(fā)展基金項(xiàng)目（KJ15-10）.

高鮮萍（1982—），女，講師，碩士，研究方向?yàn)槠囍悄芘c安全.