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针对AMT汽车系统运行过程中，驾驶员手动换档时，车体的动力传动系统各部件协调性较差、驾驶员频繁换档导致安全系数低的问题，它设计了基于神经网络的智能控制系统研究，构建了档位决策模型、离合器接合速度控制模型，其研究试验是在赣州市齿轮箱厂的变速器试验台上进行的，通过对离合器机构进行快速分离和快慢快速度控制进行跟踪，离合器快速分离时间为0．4s，能很好跟踪目标位移，机构动作灵敏，完全能够满足离合器控制的需要；对换档机构进行静态连续换档试验，测试数据显示神经网络的加入使得电机对控制信号的响应速度快，即验证了本研究的