双离合器自动变速器的挡位决策是影响整车动力性、经济性和舒适性的关键,需要综合考虑驾驶意图和行驶环境制定智能化挡位决策规则。但目前挡位决策多依赖于人工标定,无法根据实时驾驶意图和行驶环境的变化进行合理决策,智能化程度有待提高,对整车综合性能的提升有较大的影响。本文以某厂商搭载七速双离合器自动变速器的燃油车为研究对象,进行了基于驾驶意图和行驶环境识别的智能挡位决策的研究,主要研究内容如下:（1）基于长短期记忆网络的驾驶意图识别研究。将驾驶意图识别问题构建为时间序列下的分类问题,经过行驶工况段划分、行驶数据滤波和K均值聚类等预处理步骤后将驾驶意图划分为加速、急加速、巡航、减速和急减速五种类别;根据驾驶行为的连续性以及长短期记忆网络的长距离依赖性,选择车速、油门踏板开度和制动踏板力为特征参数,建立基于长短期记忆网络的驾驶意图识别模型;将该模型对驾驶意图识别结果与传统反向传播神经网络的识别结果进行对比,验证基于长短期记忆网络的驾驶意图识别的有效性。（2）基于车辆行驶数据的行驶环境识别研究。将行驶环境分为一般行驶环境和特殊行驶环境,采集实车行驶数据并对所选取的行驶工况特征参数进行重采样和小波包去噪等预处理;根据车辆纵向动力学、加速度传感器原理以及卡尔曼滤波算法,利用前一时刻的车速和测量加速度值对一般行驶环境下的道路坡度进行估计,利用均方根误差将估计坡度值与实际坡度值进行比较以验证该方法的有效性;将方向盘转角及其角速度和车辆横向加速度作为特征参数,建立基于隐马尔可夫模型的弯道工况识别模型,利用未经训练的工况数据对特殊行驶环境下的弯道工况进行识别以验证该模型的正确性。（3）基于驾驶意图和行驶环境识别的智能挡位决策系统研究。建立整车动力学模型,制定基于车速和节气门开度的传统两参数换挡规律,作为挡位决策系统的评价基准;根据车辆动力学特性构建基于动态规划算法的最优挡位序列求解问题,分析不同动力性换挡因子和经济性换挡因子对整车动力性指标以及经济性指标的影响,提取基于动态规划算法的最佳动力性换挡规律以及综合型换挡规律;分析不同驾驶意图和行驶环境对车辆挡位决策的影响,在此基础上,选取不同的修正因子以优化换挡车速点,构建基于驾驶意图和行驶环境的智能挡位决策系统;仿真结果表明,该挡位决策系统能够获得车辆动力性和经济性综合最优,相关研究成果对提升自动变速器智能化水平具有重要意义。