本發(fā)明涉及汽車自動變速器技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及可以用于有級式自動變速器換擋規(guī)律多性能指標(biāo)綜合優(yōu)化的駕駛意圖識別方法。

背景技術(shù)：

汽車有級自動變速器包括液力自動變速器(AT)、電控機械式自動變速器(AMT)及雙離合器自動變速器(DCT)等具有固定數(shù)量擋位的自動變速器。作為有級自動變速器核心技術(shù)環(huán)節(jié)之一的換擋規(guī)律，定義了自動變速器擋位決策的控制參數(shù)以及由這些參數(shù)所確定的換擋時機(換擋點)，對整車的動力性、經(jīng)濟性和排放性能有重要影響?；隈{駛操縱特征和車輛運行狀態(tài)信息的駕駛意圖識別、并在換擋規(guī)律中合理體現(xiàn)不同駕駛員對換擋性能的期望以適應(yīng)個性化駕駛風(fēng)格，是自動變速技術(shù)發(fā)展的必然要求。目前對駕駛意圖的識別方法多采用模式分類法和貝葉斯估計法，利用駕駛員決策行為的混合特征，通過離散模型和連續(xù)子系統(tǒng)的行為估計參數(shù)來跟蹤瞬時離散狀態(tài)，從而實現(xiàn)駕駛意圖的識別，以及采用粒子濾波遞歸逼近狀態(tài)概率分布的模糊邏輯模型，通過估計下一時刻的行駛狀態(tài)來識別駕駛意圖，從而預(yù)測駕駛員路徑選擇。然而，現(xiàn)有的駕駛意圖識別方法由于缺乏有效手段將駕駛意圖識別結(jié)果應(yīng)用于體現(xiàn)駕駛風(fēng)格的換擋規(guī)律計算，難以滿足對自動換擋的個性化要求。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明目的是為了解決現(xiàn)有駕駛意圖識別方法的以上不足，提供一套適用于換擋規(guī)律多性能指標(biāo)綜合優(yōu)化的駕駛意圖識別方法，旨在綜合考慮整車動力性、經(jīng)濟性以及排放指標(biāo)，將根據(jù)駕駛操縱特征參數(shù)和車輛運行狀態(tài)信息識別駕駛員的性能期望，用于對換擋規(guī)律的優(yōu)化，從而使裝備有級自動變速器的汽車在實現(xiàn)個性化換擋的基礎(chǔ)上使動力性、燃油經(jīng)濟性和排放性能達(dá)到綜合最優(yōu)。

一種適用于換擋規(guī)律多性能指標(biāo)綜合優(yōu)化的駕駛意圖識別方法，包括以下步驟：

采用動力性期望模糊推理器和經(jīng)濟性期望模糊推理器分別對駕駛員的動力性期望和經(jīng)濟性期望進(jìn)行量化，并在對駕駛員的動力性期望和經(jīng)濟性期望進(jìn)行量化的基礎(chǔ)上確定排放性能期望；針對動力性期望和經(jīng)濟性期望模糊推理器的構(gòu)造，分別確定模糊推理器的輸入?yún)?shù)和模糊推理器的輸出參數(shù)，然后確定各輸入、輸出參數(shù)的隸屬函數(shù)，最后建立經(jīng)濟性期望模糊推理規(guī)則庫、動力性期望模糊推理規(guī)則庫；以各性能期望量化值為加權(quán)系數(shù)，構(gòu)造作為換擋規(guī)律多性能指標(biāo)綜合優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)的換擋性能綜合評價函數(shù)；

所述的在對駕駛員的動力性期望和經(jīng)濟性期望進(jìn)行量化的基礎(chǔ)上確定排放性能期望，是指所有排放性期望量化值與動力性期望量化值和經(jīng)濟性期望量化值之和為1，且各排放性能指標(biāo)的期望量化值均取相同的值；

所述的模糊推理器的輸入?yún)?shù)，是指油門開度、油門開度變化率和發(fā)動機轉(zhuǎn)速；所述的模糊推理器的輸出參數(shù)，針對動力性和經(jīng)濟性期望模糊推理器分別為動力性期望和燃油經(jīng)濟性期望的量化值，取值范圍均為[0，1]；

所述的確定各輸入、輸出參數(shù)的隸屬函數(shù)，是根據(jù)優(yōu)秀駕駛員的操作經(jīng)驗確定油門開度、油門開度變化率、發(fā)動機轉(zhuǎn)速以及輸出的駕駛員對動力性和燃油經(jīng)濟性的期望值的模糊子集和論域，并確定表示各參數(shù)的各模糊語言對應(yīng)的隸屬度；

所述的建立模糊推理規(guī)則庫，是根據(jù)優(yōu)秀駕駛員的操作經(jīng)驗、專家知識以及發(fā)動機特性，以油門開度、油門開度變化率以及發(fā)動機轉(zhuǎn)速為輸入，駕駛員對動力性和經(jīng)濟性的期望量化值為輸出，建立動力性期望模糊推理規(guī)則和經(jīng)濟性期望模糊推理規(guī)則；

所述的以各性能期望量化值為加權(quán)系數(shù)，構(gòu)造作為換擋規(guī)律多性能指標(biāo)綜合優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)的換擋性能綜合評價函數(shù)，是指將動力性、經(jīng)濟性和各排放性能期望的量化值，分別與歸一化后的動力性分目標(biāo)函數(shù)、經(jīng)濟性分目標(biāo)函數(shù)和各排放性能分目標(biāo)函數(shù)相乘，然后采用線性加權(quán)方法累加求和作為換擋性能綜合評價函數(shù)；最后采用適當(dāng)?shù)姆椒▽Q擋規(guī)律進(jìn)行多性能指標(biāo)綜合優(yōu)化。

所述油門開度α分為5個模糊子集，其模糊語言為：{很小(VS)，小(S)，中(M)，大(B)，很大(VB)}；

所述門開度變化率dα/dt分為5個模糊子集，其模糊語言為{負(fù)大(NB)，負(fù)小(NS)，保持(0)，正小(PS)，正大(PB)}；

所述發(fā)動機轉(zhuǎn)速n_e分為5個模糊子集，其模糊語言為{很小(VS)，小(S)，中(M)，大(B)，很大(VB)}；

所述駕駛員對動力性和經(jīng)濟性的期望值均分為7個模糊子集，其模糊語言均為{很差(VB)，差(B)，較差(LB)，中(Z)，較高(LH)，高(H)，很高(VH)}；

所述動力性期望模糊推理規(guī)則庫中的動力性期望推理規(guī)則為125條，見下表

所述經(jīng)濟性期望模糊推理規(guī)則庫中的經(jīng)濟性期望推理規(guī)則為125條，見下表

將所述油門開度及其變化率、發(fā)動機轉(zhuǎn)速在其論域內(nèi)等分并構(gòu)造輸入組合：油門開度分別取20％、40％、60％、80％和100％；油門開度變化率分別取-8、-4、0、4和8；發(fā)動機轉(zhuǎn)速分別取1500、2500、3500、4500和5500；共125種輸入組合；然后針對每一種輸入組合，分別調(diào)用動力性和經(jīng)濟性期望模糊推理器，計算出動力性期望量化值和經(jīng)濟性期望量化值；駕駛員對排放性指標(biāo)的期望值即排放性期望量化值按下式計算

ω_co＝ω_hc＝ω_nox＝(1-ω_d-ω_fc)/³

式中，ω_co、ω_hc、ω_nox以及ω_d和ω_fc分別表示一氧化碳排放量、碳?xì)浠衔锱欧帕俊⒌趸锱欧帕?、動力性和?jīng)濟性期望量化值(即加權(quán)系數(shù))。

所述動力性分目標(biāo)函數(shù)f_d(u_a)采用同一油門開度下相鄰兩擋加速度之差的絕對值表示，如下式所示

式中，u_a為車速，為行駛加速度，i表示擋位。

所述經(jīng)濟性分目標(biāo)函數(shù)f_fc(u_a)采用同一油門開度下相鄰兩擋燃油消耗率之差的絕對值表示，如下式所示

f_fc(u_a)＝|b_ei-b_e(i+1)|

式中，b_e為發(fā)動機的燃油消耗率，i表示擋位，u_a為車速。

所述各排放性能分目標(biāo)函數(shù)采用同一油門開度下相鄰兩擋污染物比排放量之差的絕對值表示，CO、HC和NOx排放目標(biāo)函數(shù)分別如下所示

f_co(u_a)＝|b_coi-b_co(i+1)|

f_hc(u_a)＝|b_hci-b_hc(i+1)|

f_nox(u_a)＝|b_noxi-b_nox(i+1)|

式中，b_co、b_hc、b_nox分別為CO、HC和NOx比排放量，i表示擋位。

上述各個分目標(biāo)函數(shù)值按以下公式做歸一化處理，轉(zhuǎn)換到[0,1]的范圍內(nèi)，歸一化公式如下

式中，x′表示歸一化后的數(shù)據(jù)，x為樣本原始數(shù)據(jù)，x_max為樣本數(shù)據(jù)中的最大值，x_min為樣本數(shù)據(jù)中的最小值；

所述采用線性加權(quán)方法按以下公式構(gòu)造多性能指標(biāo)綜合評價函數(shù)f(u_a)，

式中，f_d'(u_a)、f_f'_c(u_a)、f'_co(u_a)、f'_hc(u_a)、f'_nox(u_a)分別為歸一化后的動力性分目標(biāo)函數(shù)，經(jīng)濟性分目標(biāo)函數(shù)，CO、HC和NOx排放分目標(biāo)函數(shù)；ω_d、ω_fc、ω_co、ω_hc、ω_nox分別為動力性分目標(biāo)函數(shù)、經(jīng)濟性分目標(biāo)函數(shù)、CO排放分目標(biāo)函數(shù)、HC排放分目標(biāo)函數(shù)以及NOx排放分目標(biāo)函數(shù)的加權(quán)系數(shù)；

所述對換擋規(guī)律進(jìn)行多性能指標(biāo)綜合優(yōu)化采用的適當(dāng)方法為模擬退火算法或遺傳算法，以得到125種多性能指標(biāo)綜合優(yōu)化的換擋規(guī)律。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：在采用本發(fā)明技術(shù)方案得到的在動力性、經(jīng)濟性以及排放性期望量化值的基礎(chǔ)上制定的汽車有級自動變速器換擋規(guī)律，能夠在體現(xiàn)駕駛員駕駛意圖的基礎(chǔ)上使整車動力、經(jīng)濟和排放綜合性能達(dá)到最優(yōu)，解決了目前有級自動變速器換擋規(guī)律主要考慮使動力性、經(jīng)濟性或排放性三者其中某單一性能最優(yōu)的不足,也使得自動換擋更加個性化；且能彌補現(xiàn)有技術(shù)對駕駛意圖簡單分類的不足。

附圖說明

圖1是用于換擋規(guī)律多性能指標(biāo)綜合優(yōu)化的駕駛意圖識別方法的總體方案；

圖2是動力性期望模糊推理器示意圖；

圖3是經(jīng)濟性期望模糊推理器示意圖；

圖4是油門開度隸屬度函數(shù)；

圖5是油門開度變化率隸屬函數(shù)；

圖6是發(fā)動機轉(zhuǎn)速隸屬函數(shù)；

圖7是動力性和經(jīng)濟性期望值隸屬函數(shù)；

圖8是換擋性能綜合評價函數(shù)構(gòu)造方法示意圖；

圖9是多性能指標(biāo)綜合最優(yōu)換擋規(guī)律示例一；

圖10是多性能指標(biāo)綜合最優(yōu)換擋規(guī)律示例二；

具體實施方式

下面結(jié)合附圖、結(jié)合某5擋電控機械式自動變速器(AMT)換擋規(guī)律多性能綜合優(yōu)化中駕駛意圖識別方法的運用，對本發(fā)明作進(jìn)一步的說明。

圖1是用于有級自動變速器換擋規(guī)律多性能指標(biāo)綜合優(yōu)化的駕駛意圖識別方法的總體方案，采用模糊推理器對駕駛員的動力性期望和經(jīng)濟性期望進(jìn)行量化，并在對駕駛員的動力性期望和經(jīng)濟性期望進(jìn)行量化的基礎(chǔ)上確定排放性能期望。針對動力性期望和經(jīng)濟性期望模糊推理器的構(gòu)造，分別確定模糊推理器的輸入?yún)?shù)和模糊推理器的輸出參數(shù)，然后確定各輸入、輸出參數(shù)的隸屬函數(shù)，最后建立經(jīng)濟性、動力性期望模糊推理規(guī)則庫。以各性能期望量化值為加權(quán)系數(shù)，構(gòu)造作為換擋規(guī)律多性能指標(biāo)綜合優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)的換擋性能綜合評價函數(shù)。

圖2是動力性期望模糊推理器示意圖，油門開度、油門開度變化率及發(fā)動機轉(zhuǎn)速經(jīng)模糊化后作為模糊推理器的輸入?yún)?shù)，動力性期望作為模糊推理器的輸出參數(shù)，在確定各輸入、輸出參數(shù)的隸屬函數(shù)的基礎(chǔ)上建立動力性期望模糊推理規(guī)則庫，去模糊化后，輸出動力性期望量化值。

圖3是經(jīng)濟性期望模糊推理器圖，油門開度、油門開度變化率及發(fā)動機轉(zhuǎn)速經(jīng)模糊化后作為模糊推理器的輸入?yún)?shù)，經(jīng)濟性期望為模糊推理器的輸出參數(shù)，在確定各輸入、輸出參數(shù)的隸屬函數(shù)的基礎(chǔ)上建立經(jīng)濟性期望模糊推理規(guī)則庫，去模糊化后，輸出經(jīng)濟性期望量化值。

針對動力性期望模糊推理器：輸入?yún)?shù)為油門開度、油門開度變化率和發(fā)動機轉(zhuǎn)速；輸出參數(shù)為動力性期望的量化值，取值范圍為[0，1]。

針經(jīng)濟性期望模糊推理器：輸入?yún)?shù)為油門開度、油門開度變化率和發(fā)動機轉(zhuǎn)速；輸出參數(shù)為經(jīng)濟性期望的量化值，取值范圍為[0，1]。

而輸出的排放性能期望的量化值是在對駕駛員的動力性期望和經(jīng)濟性期望進(jìn)行量化的基礎(chǔ)上確定的，分別為一氧化碳排放量化值、碳?xì)浠衔锱欧帕炕岛偷趸锱欧帕炕?，各排放性能指?biāo)的期望量化值均取相同的值，且所有排放性能期望的量化值與動力性量化值和經(jīng)濟性期望量化值之和為1。

圖4是油門開度隸屬函數(shù)示意圖。油門開度分為5個模糊子集，其模糊語言為：{很小(VS)，小(S)，中(M)，大(B)，很大(VB)},圖中橫坐標(biāo)表示油門開度各模糊語言的論域范圍，縱坐標(biāo)表示油門開度各模糊語言對應(yīng)的隸屬度。

圖5是油門開度變化率隸屬函數(shù)示意圖。油門開度變化率分為5個模糊子集，其模糊語言為{負(fù)大(NB)，負(fù)小(NS)，保持(0)，正小(PS)，正大(PB)}，圖中橫坐標(biāo)表示油門開度變化率各模糊語言的論域范圍，縱坐標(biāo)表示油門開度變化率各模糊語言對應(yīng)的隸屬度。

圖6是發(fā)動機轉(zhuǎn)速隸屬函數(shù)示意圖。發(fā)動機轉(zhuǎn)速分為5個模糊子集，其模糊語言為{很小(VB)，小(S)，中(M)，大(B)，很大(VB)}，圖中橫坐標(biāo)表示發(fā)動機轉(zhuǎn)速各模糊語言的論域范圍，縱坐標(biāo)表示發(fā)動機轉(zhuǎn)速各模糊語言對應(yīng)的隸屬度。

圖7是動力性和經(jīng)濟性期望值隸屬函數(shù)示意圖。駕駛員對動力性和經(jīng)濟性的期望值均分為7個模糊子集，其模糊語言均為{很差(VB)，差(B)，較差(LB)，中(Z)，較高(LH)，高(H)，很高(VH)}，圖中橫坐標(biāo)表示動力性和經(jīng)濟性期望值各模糊語言的論域范圍，縱坐標(biāo)表示動力性和經(jīng)濟性期望值各模糊語言對應(yīng)的隸屬度。

下表是動力性期望模糊推理規(guī)則表，是根據(jù)駕駛員的操作經(jīng)驗、專家知識和發(fā)動機特性制定的。本實施例制定了125條動力性期望模糊推理規(guī)則，

部分推理規(guī)則的描述如下：

R1：IFα＝VS AND dα/dt＝NB AND n_e＝VS THENω_d＝LB；

R2：IFα＝VS AND dα/dt＝NB AND n_e＝S THENω_d＝LB；

……

R125：IFα＝VB AND dα/dt＝PB AND n_e＝VB THENω_d＝H.

以第一條規(guī)則為例，其含義是當(dāng)油門開度很小、油門開度變化率負(fù)大、發(fā)動機轉(zhuǎn)速很小時，推理結(jié)果為駕駛員對動力性的期望較低。

下表是經(jīng)濟性期望值模糊推理規(guī)則表，是根據(jù)駕駛員的操作經(jīng)驗、專家知識和發(fā)動機特性制定。本實施例制定了125條經(jīng)濟性期望模糊推理規(guī)則，

部分推理規(guī)則的描述如下：

R1：IFα＝VS AND dα/dt＝NB AND n_e＝VS THENω_fc＝Z；

R2：IFα＝VS AND dα/dt＝NB AND n_e＝S THENω_fc＝Z；

……

R125：IFα＝VB AND dα/dt＝PB AND n_e＝VB THENω_fc＝VB.

以第一條規(guī)則為例，其含義是當(dāng)油門開度很小、油門開度變化率負(fù)大、發(fā)動機轉(zhuǎn)速很小時，推理結(jié)果為駕駛員對經(jīng)濟性的期望為中等。

在本實施例中，將油門開度及其變化率、發(fā)動機轉(zhuǎn)速在其論域內(nèi)等分并構(gòu)造輸入組合，具體地，油門開度分別取20％、40％、60％、80％和100％；油門開度變化率分別取-8、-4、0、4和8；發(fā)動機轉(zhuǎn)速分別取1500、2500、3500、4500和5500；共125種輸入組合。然后針對每一種輸入組合：分別調(diào)用動力性和經(jīng)濟性期望模糊推理器，計算出動力性和經(jīng)濟性期望值；駕駛員對排放性指標(biāo)的期望值按下式計算

ω_co＝ω_hc＝ω_nox＝(1-ω_d-ω_fc)/3

式中，ω_co、ω_hc、ω_nox以及ω_d和ω_fc分別表示一氧化碳排放量、碳?xì)浠衔锱欧帕?、氮氧化物排放量、動力性和?jīng)濟性期望值(即加權(quán)系數(shù))。

下面結(jié)合某5擋電控機械式自動變速器(AMT)換擋規(guī)律多性能綜合優(yōu)化優(yōu)化，進(jìn)一步說明本發(fā)明駕駛意圖識別方法的運用。

圖8是換擋性能綜合評價函數(shù)構(gòu)造方法示意圖，首先分別構(gòu)造汽車動力性、燃油經(jīng)濟性和排放性能的評價函數(shù)，即動力性分目標(biāo)函數(shù)、經(jīng)濟性分目標(biāo)函數(shù)和各排放性能分目標(biāo)函數(shù)，然后對三類分目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行歸一化處理，最后采用線性加權(quán)方法構(gòu)造可用于有級自動變速器換擋規(guī)律優(yōu)化的換擋性能綜合評價函數(shù)(即多性能指標(biāo)綜合評價函數(shù))。

本實施例中，動力性分目標(biāo)函數(shù)采用同一油門開度下相鄰兩擋加速度之差的絕對值表示，如下式所示

式中，u_a為車速，為行駛加速度，i表示擋位。

本實施例中，經(jīng)濟性分目標(biāo)函數(shù)采用同一油門開度下相鄰兩擋燃油消耗率之差的絕對值表示，如下式所示

f_fc(u_a)＝|b_ei-b_e(i+1)|

ffc(ua)＝|bei-be(i+1)|

式中，b_e為發(fā)動機的燃油消耗率，i表示擋位。

本實施例中，各排放性能分目標(biāo)函數(shù)采用同一油門開度下相鄰兩擋污染物比排放量之差的絕對值表示，CO、HC和NOx排放目標(biāo)函數(shù)分別如下所示

f_co(u_a)＝|b_coi-b_co(i+1)|

f_hc(u_a)＝|b_hci-b_hc(i+1)|

f_nox(u_a)＝|b_noxi-b_nox(i+1)|

式中，b_co、b_hc、b_nox分別為CO、HC和NOx比排放量。

本實施例中，采用極差法對各個分目標(biāo)函數(shù)值做無量綱化處理，轉(zhuǎn)換到[0,1]的范圍內(nèi)。歸一化公式如下

式中，x′表示歸一化后的數(shù)據(jù)，x為樣本原始數(shù)據(jù)，x_max為樣本數(shù)據(jù)中的最大值，x_min為樣本數(shù)據(jù)中的最小值。

采用線性加權(quán)方法構(gòu)造多性能指標(biāo)綜合評價函數(shù)，如下式所示。

式中，f'_d(u_a)、f'_fc(u_a)、f'_co(u_a)、f'_hc(u_a)、f'_nox(u_a)分別為歸一化后的各項性能所對應(yīng)的分目標(biāo)函數(shù)；ω_d、ω_fc、ω_co、ω_hc、ω_nox分別為動力性分目標(biāo)函數(shù)、經(jīng)濟性分目標(biāo)函數(shù)、CO排放分目標(biāo)函數(shù)、HC排放分目標(biāo)函數(shù)以及NOx排放分目標(biāo)函數(shù)的權(quán)系數(shù)。

上式中各分目標(biāo)函數(shù)對應(yīng)權(quán)值的不同大小組合用來體現(xiàn)駕駛者不同的換擋性能傾向，比如：ω_d的值相對大一些，表示駕駛者希望此時以動力性為主；若駕駛者對燃油經(jīng)濟性的期望高于對動力性和排放性能的期望，則ω_fc應(yīng)取得相對大一些。

在本實施例中，針對前述125種輸入組合，采用本發(fā)明駕駛意圖識別方法可計算出各種輸入組合對應(yīng)的動力性、經(jīng)濟性和各排放性能期望值，再以這些期望值作為對應(yīng)的經(jīng)歸一化的各性能指標(biāo)的加權(quán)系數(shù),去構(gòu)造多性能指標(biāo)綜合評價函數(shù)、并以其為優(yōu)化目標(biāo)，采用適當(dāng)?shù)膬?yōu)化算法(如模擬退火或遺傳算法)進(jìn)行離線優(yōu)化，可得到125種換擋規(guī)律。

若油門開度75％、油門開度變化率為7、發(fā)動機轉(zhuǎn)速為4200r/min時，可計算得到ω_d＝0.67，ω_fc＝0.15，ω_co＝ω_hc＝ω_nox＝0.06，采用模擬退火算法優(yōu)化計算得到的多性能指標(biāo)綜合最優(yōu)換擋規(guī)律如圖9所示。

若油門開度35％、油門開度變化率為0、發(fā)動機轉(zhuǎn)速為3200r/min時，可計算得到ω_d＝0.37，ω_fc＝0.45，w_co＝w_hc＝w_nox＝0.06，采用模擬退火算法優(yōu)化計算得到的多性能指標(biāo)綜合最優(yōu)換擋規(guī)律如圖10所示。

在具體實施中，以上通過離線優(yōu)化計算得到的換擋規(guī)律均以換擋表的形式存儲在變速器控制單元(TCU)中，且能根據(jù)油門開度、油門開度變化率和發(fā)動機轉(zhuǎn)速進(jìn)行查找。在車輛運行過程中，TCU通過實時采集油門開度、油門開度變化率和發(fā)動機轉(zhuǎn)速，并從存儲的換擋表中找出輸入?yún)?shù)與實時采集的油門開度、油門開度變化率和發(fā)動機轉(zhuǎn)速最為接近的換擋表作為擋位決策的依據(jù)。

最后應(yīng)說明的是，以上實施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案而非限制。盡管參照前述實施例對本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)的說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解：其依然可以對前述實施例所記載的技術(shù)方案進(jìn)行修改，或者對其中部分技術(shù)特征進(jìn)行等同替換；而這些修改或者替換，并不使相應(yīng)技術(shù)方案的本質(zhì)脫離本發(fā)明實施例技術(shù)方案的精神和范圍。