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汽车自动变速器主要由变矩器、行星齿轮机构、液压自动换档控制系统、电控装置、自动变速器油冷却和过滤装置五部分组成.自动变速器的工作原理是:节气门位置传感器信号产生与踏板力成正比的液压PZ,并传给换档阀,而车速传感器产生与车速成正比的液压PV给换档阀,液压控制系统根据节气门液压PZ和速控液压PV共同控制换档阀的动作,不断接通离合器和制动器而自动变速. 相似文献
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电控自动变速器同早期的液控自动变速器一样.也装有手控换档阀.它是由驾驶员通过换档杆加以操纵的。自动变速器的变速杆在不同位置,例如:P、R、N、D、2、L等。决定着手控换档阀的不同位置。手控换档阀将来自主油路的压力,送向不同的换档执行器。手控阀的移动。改变着不同执行器油的打开或关闭.从而实现了不同的档位组合。手控换档阀在使用中.一般是无需维修的。若出现密封不严的现象.应更换之。 相似文献
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自动变速器液压控制系统中的工作介质是自动变速器油,控制系统由油泵、主油路压力调节阀、节气门阀、调速器阀、手控阀、换档阀及其它一系列辅助阀和控制油路组成.在自动变速器中,有3个最基本也最重要的液压,即主油路压力、节气门阀压力和调速器阀压力,基于它们之间的相互配合,控制自动变速器的升档和降档变换. 相似文献
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对摩托车传统的手动换档变速器进行了改进,研制了摩托车电子控制动力换档自动变速器,简要介绍了其结构组成,工作原理和特点,该自动变速器由动力换档变速器和电子控制装置相组成,其中动力换档变速器与摩托车现有手动换档变速器基本相同,这种自动变速器结构简单,制造成本低,性能优越,便于推广应用。 相似文献
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(上接第五期)
(2)超速档换档控制阀结构
在装有超速档的四档自动变速器上,设有超速档换档控制阀,图1 7所示是超速档换档控制阀结构图,它由超速档换档阀、滑动换档阀和电磁阀组成.超速档换档控制阀控制离合器C0和超速档制动器B0的油路.阀体的进油压力来自电磁阀控制的油路压力、节气门阀压力和调速器阀压力,出油口与C0和B0相通. 相似文献
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电子控制自动变速器的结构和工作原理都十分复杂,不论是换档执行元件损坏,还是控制电路或阀板中的控制阀以及其它任何部件出现故障,都会影响电子控制自动变速器的正常工作。电子控制自动变速器不易拆装,给故障的判断与排除带来一定的困难。因此,当电子控制自动变 相似文献
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在装有超速档的四档自动变速器上,设有超速档换档控制阀,图17所示是超速档换档控制阀结构图,它由超速档换档阀、滑动换档阀和电磁阀组成。超速档换档控制阀控制离合器C0和超速档制动器B0的油路。阀体的进油压力来自电磁阀控制的油路压力、节气门阀压力和调速器阀压力,出油口与C0和B0相通。 相似文献
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自动变速器硬件在环模拟(HILS)能精确地计算自动变速器换档时刻,实现汽车换档控制。HILS仿真时使用实时ECU模拟自动变速器换档特性,需要提高CPU的计算能力。用HILS完成汽车的自动变速器虚拟测试,使得自动变速器换档特性控制数据优于实际的耐久性和可靠性测试。 相似文献
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自动变速器故障诊断方法 总被引:1,自引:0,他引:1
论述了汽车自动变速器的基本检查项目及手动挡试验、电控系统、液压系统等方面的故障诊断方法。结合一辆装备AXODE电控自动变速器的FORD SABLE轿车行驶中挡位始终在3速、不能自动换挡,以及一辆装备A140E自动变速器的TOYOTA CAMRY轿车操纵杆在D位时只能在超速挡行驶、不能自动换挡等故障实例,说明了各种诊断方法的应用。 相似文献
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由于目前的各种变速器都有其自身缺陷,为了克服这些缺陷,文章提出了一种多离合器式自动变速器,并介绍了其工作过程。该变速器包括离合器、2挡或2挡以上的机械变速器、控制系统TCU。该变速器结构简单、换挡控制策略简单、传递效率高。由于在换挡过程中,一个挡位的2个离合器分离的同时,另一个挡位的2个离合器接合,因此该换挡过程不存在动力中断,能实现动力换挡,满足了车辆对变速器的各种要求。 相似文献
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《JSAE Review》1995,16(4):411-414
Conventional automatic transmissions, which have fixed shift patterns, sometimes show inconvenient shifting patterns, especially in uphill and downhill driving. In order to improve the driveability for these road conditions, Mitsubishi developed an adaptive shift logic called “Fuzzy shift” in 1992. Since then, further evolutional shift scheduling strategies has been developed to cover more extensive road conditions. This paper introduces neural network, learning and continuous variable shift patterns control incorporating this strategy. 相似文献