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本文主要研究对象是重型商用车电控机械式自动变速器(AutomaticMechanical Transmission,AMT)系统。根据我国的汽车市场行情，重型商用车AMT技术拥有很好的市场发展前景。重型商用车换挡规律智能提取方法是自动变速器的核心技术之一，其性能好坏直接影响车辆的动力性、经济性，安全性和舒适性，研究意义及实用价值重大。另外，为使车辆变速箱能够应用于不同行驶工况，道路坡度已经成为制定换挡规律的重要参数。本文为提高车辆的变速性能，提出一种基于模糊神经网络控制的智能坡道换挡规律提取方法。模糊神经网络方法(Adaptive Neuro-fuzzyInference System，ANFIS)，是将神经网络法与模糊控制理论有机的融合到一起而形成的综合性方法。ANFIS法被应用到自动控制换挡过程中，不仅使自动换挡更加的智能化，同时也能够分析提取有经验驾驶员的驾驶特性，使自动换挡操作更加类似人的操作。相比于传统自动变速器，驾驶员的操作更能适应复杂道路情况，驾驶员的经验可以指导自动变速器换挡规律的建立。本文主要利用驾驶员在驾驶过程中采集到的实时车辆状态参数，运用上述模糊神经网络方法，提取出不同坡道的换挡规律。主要研究内容及成果如下：1.对已得到的某重型商用车试验数据，进行了换挡点的分类提取，提取出了升挡点及降挡点参数，并分析换挡点的特性，确定了提取换挡规律的所用的参数，即加速踏板开度、坡度和发动机转速。2.为使换挡规律提取方法更加准确和高效，多次提取了不同数据量的换挡规律，确定了提取所需最佳数据量。同时对换挡参数的多种模糊子集分类方式下的换挡规律进行提取，从而确定模糊子集分类的最佳方式。3.运用直接拟合方法提取平路换挡规律，分析了直接拟合方法的局限性。运用模糊神经网络方法提取平路换挡规律，并将提取的换挡规律与驾驶员真实换挡点进行对比，从而验证了该方法的有效性。4.提取了不同坡度下的换挡规律，综合分析坡度对换挡规律的影响，将提取坡度换挡线与不同坡度换挡点数据进行对比分析，并对坡度换挡规律进行残差分析，证明运用基于模糊神经网络生成的换挡规律符合真实驾驶员的驾驶特征。综上所述，本文提出了一种智能的坡路换挡规律提取方法。该方法基于模糊神经网络控制方法，通过总结提取有经验驾驶员换挡特性，提取出了坡道换挡规律。综合分析了坡道对换挡规律的影响，并用真实驾驶员换挡数据验证了此方法的有效性。