변속 막대에 관해서는 전자 변속 막대의 급속한 발전, 다른 종류의 변속 막대, 또 다른 자세한 설명에 대해 이야기해야 합니다.
현재 시장에는 네 가지 유형의 시프터가 있습니다.개발의 역사를 보면 MT(ManualTransmissionShifter, 수동 변속 레버) - > AT(AutomaticTransmissionTransmissionShifter, 자동 기어 레버)에서 AMT(AutomatedMechanicalTransmissionShifter, 반자동 기어 레버), GSM(GearShiftModule, 또는 SBW = ShiftByWire, 전자 기어)입니다. 지렛대)
MT, AT의 변속봉은 기본적으로 순수한 기계적 구조로 되어 있어 전자식 변속봉과 거의 관련이 없습니다.따라서 처음에 설명한 대로 또 다른 컬럼이 생성됩니다.
전자 변속 레버에 대해 이야기하기 전에 AMT 변속 레버에 대해 이야기하겠습니다.
AMT 기어 레버는 MT/AT의 기계적 구조를 완벽하게 계승할 뿐만 아니라 전자기 유도를 사용하여 기어 위치를 식별하거나 식별하지 않고 다른 기어 위치의 신호만 출력합니다.간단히 말해, AMT 기어 레버 또는 해당 연결 구성 요소에는 북쪽과 남쪽에 양극과 음극이 있는 자석이 장착되어 있으며 다양한 기어 위치를 통해 위치가 변경됩니다.AMT 변속 레버에 SENSOR IC가 장착된 베이스 보드(PCB)는 서로 다른 위치의 자석에 자기 유도를 생성하고 서로 다른 전류를 출력합니다.차량 프로세서 모듈은 다양한 전류 또는 신호에 따라 기어를 변속합니다.
구조의 관점에서 볼 때 AMT 시프트 로드는 MT/AT 시프트 로드보다 더 복잡하고 기술이 향상되었으며 단일 장치 비용이 더 비싸지만 차량 OEM의 경우 작은 변환만 하면 AMT 시프트 로드를 사용합니다. 즉, MT의 파워트레인을 대부분 사용할 수 있으므로 차량의 전체 비용이 낮아집니다.
왜 AMT 변속 레버인가?전자식 변속봉도 AMT 변속봉의 전자기 유도 원리를 이용해 기어를 변속하기 때문이다.
하지만 기판에 Micro-CPU가 있는 것과 없는 것에는 차이가 있습니다.
기판(PCB)에 Micro-CPU가 장착된 경우 서로 다른 전류를 식별하고 해당 기어를 확인하며 특정 전송 모드(예: CAN 신호)에서 해당 기어 정보를 차량 ECU에 보냅니다.이 정보는 해당 ECU(예: TCM,TransmissionControl)에 의해 수신되고 변속기에 변속하라는 지시가 전달됩니다.베이스보드(PCB)에 Micro-CPU가 없는 경우 전자식 변속레버 자체가 와이어 신호를 통해 차량 ECU로 전달되어 기어가 변속됩니다.
AMT 시프트바를 적용한 것은 MT/AT 시프트바의 거대한 크기와 전자기 유도의 선택을 모두 갖고 있는 저렴한 자동차 제조 비용을 위한 자동차 OEM의 절충안이라고 할 수 있다.그러나 전자식 변속바의 선택은 크기에 제한을 받지 않으므로 현재 전자식 변속바는 소형화를 목표로 개발되고 있다.따라서 차량 디자인에 더 많은 공간을 남길 수 있습니다.또한, 기계식 변속봉에 비해 변속봉 스트로크, 조작력 등의 매개변수도 최적화할 수 있어 운전자가 더욱 편안하게 조작할 수 있습니다.
현재 시중에 판매되는 전자레버의 종류는 레버형, 로터리/다이얼형, 푸시스위치형, 컬럼레버형 등이 있습니다.
손잡이를 예로 들면 자동으로 P 기어로 돌아가 BTSI(BRAKING TRANSMISSION SHIFT INTERLOCK)에 의해 잠기거나 자동 이륙이 가능합니다.차량 시스템에서는 성숙한 프로그램과 함께 제공되는 제동 바가 필수적입니다. 그렇지 않으면 다양한 오류만 보고하므로 소프트웨어 디버그를 수행해야 합니다.일자형 BMW 닭다리는 소화 후 P 기어로 복귀하는 기능도 갖췄다.
대형, 부피가 큰 기계식 변속바의 시작부터 자체 프로그램을 갖춘 소형화, 경량 전자식 변속바의 개발까지 실제로 키가 큰 사람에게는 큰 진전을 이루었지만 전자식 변속바의 사용이 성공할 것이라고는 말할 수 없습니다. 다른 차량의 가격은 낮지만 상승할 것이므로 현재 OEM은 여전히 기계식 변속 바 설계를 주로 하고 있습니다.그러나 신에너지 차량이 더욱 증가함에 따라 전자식 변속봉이 향후 점차 주류가 될 것으로 예측할 수 있습니다.
