本文结合博士基金项目“工程车辆四参数自动变速技术研究”，针对工程车辆液力机械传动系统中存在的高强度负载下传动效率下降的问题，以提高传动系统效率，改善车辆动力性和经济性以及节约能源为目的，对工程车辆节能换挡规律进行了研究。 本文在综合国内外车辆自动变速技术的基础上，介绍了自动变速技术在工程车辆上的应用成果，论述了自动变速技术的发展趋势和在工程车辆中应用的重大意义。以ZL50E轮式装载机的传动系为研究对象，对其传动系统动力性进行了理论分析，利用试验数据建立了发动机、液力变矩器和定轴式变速箱的特性曲线和数学模型。进而，在原有工程车辆三参数自动变速换挡策略基础上，增加了一个控制参数——工作泵的压力p，根据人工神经网络控制理论，提出了基于遗传优化RBF神经网络四参数自动变速换挡策略，设计出四参数自动变速遗传RBF神经网络控制方案，建立了四参数自动变速RBF神经网络仿真模型，并对仿真模型进行了测试分析和仿真模拟。 本文设计了以TMS320LF2407ADSP芯片为核心的电子控制控单元，包含复位、输入、输出驱动及显示等硬件电路及油门电机驱动的控制方案，该设计能够满足自动变速系统对多任务、高实时性的要求。同时，在工程车辆电控系统试验台上做了四参数自动变速控制系统的试验，对本文提出的基于遗传优化RBF神经网络自动变速控制算法进行了验证。 最后得出本文结论：基于遗传优化RBF神经网络的四参数自动变速系统可以根据提供的试验样本数据进行自学习，并自动修正神经网络的结构参数，获得适于提高工程车辆传动系统效率并兼顾动力性的节能换挡策略。应用这种换挡策略能够根据测试工况环境的变化进行换挡决策、优化变速器挡位，使液力变矩器经常工作在高效区，达到节能控制目标。