本田轿车VTEC系统结构原理及检修

本田轿车VTEC系统能够根据发动机工作时的转速、负荷、水温、车速等信号改变进气量,从而使发动机在不同的转速工况下,保证最佳的配气正时,提高了发动机的扭矩。系统的分析了本田轿车VTEC系统的结构原理及检修方法。     

基于PID控制器的扭矩-进气量map补偿方法

随着发动机使用时间的增加,元器件老化和参数漂移等因素导致发动机的特性map与发动机系统不匹配,使得发动机的扭矩输出性能下降.针对map与发动机系统不匹配的问题,本文基于map/机理混合描述的汽油发动机模型,在双闭环气路控制系统的基础上,以扭矩-进气量转换map为例,设计了PID控制器对期望的进气流量进行动态补偿,从而使得汽油机的实际输出扭矩满足期望的发动机扭矩需求.最后,利用高保真的四缸进气道喷射汽油机仿真模型（enDYNA）进行了仿真实验,仿真结果验证了基于PID控制器补偿方法的有效性.     

EQD180N-20型发动机进气不均匀性分析

进气管作为进气系统中的一部分，对多缸发动机的进气不均匀性有重要的影响．进气管内的流动损失和压力波动是影响各缸进气不均匀的主要原因．文中采用AVLFIRE软件建立EQD180N-20型发动机进气管的三维仿真模型，并进行了稳态和瞬态流动模拟计算．根据计算得到的流场，对引起进气不均匀性的原因进行了分析，计算了进气不均匀度，对进气不均匀性进行了评价．     

基于节气门修正函数CNG发动机瞬态空燃比仿真分析

分析了天然气发动机瞬态工况空燃比偏差较大的原因;提出了利用节气门修正函数,补偿每循环进入气缸的空气质量流量;基于Matlab/Simulink建立了发动机瞬态空燃比控制仿真模型。结果表明:瞬态工况下,节气门修正函数能够快速补偿空气质量流量,使空燃比能够迅速回到理论空燃比,该方法在实际工程中有一定的应用价值。     

一种新型可变进气系统的试验研究--EQ6100Q型汽油机进气系统的一种改进方案

将ＥＱ６１００Ｑ型汽油机原进气系统改进为可变进气系统。试验结果表明,改进后的进气系统,可根据汽车的使用工况控制和改变各装置起作用的范围,使发动机处在最佳状态下工作,从而既改善了汽车在高速大负荷时的动力性,又可以保证汽车在中、小负荷时行驶的经济性（节油效果明显）。     

基于GT-POWER的捷达轿车进气噪声仿真研究

消声器性能的优劣是降低汽车进排气系统噪声的关键因素。对小型汽油机汽车来说,进排气系统的噪声有时比发动机自身的噪声还要高。通过对捷达伙伴轿车的发动机进行降噪分析,运用GT-Power软件建立消声器模型并进行仿真,运用Gambit软件建立三维消声器网格模型,用Flunt软件进行消声器的流体分析,尤其对进口速度、压力进行了仿真,计算传递损失。仿真结果表明:优化后的发动机进气噪声得到了明显的改善,进气噪声降低了3dB,基本实现了降低车辆噪声的目的。     

汽车LPG燃料燃烧特性

为了对LPG发动机燃烧系统的设计、开发提供理论支持，研究测试了不同转速、负荷下LPG燃烧的示功图，计算分析了LPG燃烧过程中压力、压力升高率、累计放热量、放热速率等影响燃烧的主要参数，并与汽油相应工况下的燃烧特性进行了对比分析。结果表明，LPG在燃烧性能上与汽油存在较大差异，LPG燃烧速度慢，燃烧持续时间长，而且在小负荷区域LPG的燃烧完全程度较差，随着负荷的增加燃烧情况改善。     

天然气汽车性能影响因素的试验研究

本文从进气量、混合气的热值、点火提前角度等七个方面分析了影响天然气汽车性能的因素，指出，天然气汽车动力性能下降的主要原因是发动机气量的减少及混合气热值的偏低，采用天然气加浓混合气对提高天然气发动机的功率是有限的，要大幅度提高天然气发动机的功率，大负荷时减气加油是比较理想的方案。     

高速列车纵向动力学模型时变参数在线辨识方法

针对高速列车纵向动力学特性,分析了牵引力、制动力、阻力与速度和加速度的关系;考虑了天气和线路对高速列车运行状态造成的随机干扰,以及机械磨损和运行环境对列车模型结构参数造成的随机影响,建立了噪声干扰下的高速列车纵向动力学参数化状态空间模型,利用期望极大化准则,计算了列车模型参数的条件数学期望,并结合粒子滤波理论估计了参数粒子下的列车状态;基于贝叶斯后验概率理论,建立了高速列车非线性动力学模型的时变参数辨识方法,估计了列车的实时状态,并在噪声与参数分布均属于高斯分布、噪声属于高斯分布与参数属于指数分布、噪声属于伽玛分布与参数属于高斯分布的3种工况下,进行了蒙特卡洛仿真试验。仿真结果表明:在3种工况下,高速列车位移和速度的估计值与真实值的相对误差小于5%,列车模型参数估计值与真实值的相对误差小于10%,满足实际系统需求,因此,在高斯或伽玛噪声的干扰下,针对给定概率分布的时变参数,本方法均能实现系统状态的估计和模型参数的辨识。     

柴油机进气预混甲醇燃烧特性的试验研究

对一台涡轮增压柴油机进行了改造,实现了柴油机进气预混甲醇双燃料燃烧。利用MATLAB软件编写了基于实测气缸压力的双燃料发动机放热规律计算程序,并对柴油机进气预混甲醇进行了试验研究。结果表明:在低转速全负荷和高转速中低负荷时,随着甲醇掺烧比的增加,柴油滞燃期延长,预混燃烧比例增大,放热率峰值增高,燃烧持续期缩短;在高转速大负荷时,较大的甲醇掺烧比会造成放热始点的大幅提前,放热率呈现多个峰值,出现了压力波动;适当推迟供油可以推迟放热始点并降低放热率峰值和最大压力升高率。     

基于分块EnKF的非线性目标跟踪算法

针对滤波航迹的相关性以及初始状态的选择会对跟踪性能产生影响的问题,将集合卡尔曼滤波算法引入到非线性目标跟踪领域,验证了其可行性和有效性,提出了基于分块集合卡尔曼滤波的非线性目标跟踪算法.采用分块思想生成初始集合,使用协方差矩阵加权方法解决分块间的航迹相关问题.仿真结果表明基于分块集合卡尔曼滤波的目标跟踪算法计算复杂度和以往的集合卡尔曼滤波算法同阶的情况下可以提供更高的运动参数估计精度,解决了粒子滤波算法计算量大难以进行实时跟踪的问题.      

基于融合模型动态权值的短期客流预测方法

针对传统交通系统中短期客流预测精度低的问题,考虑城市交通站点客流数据在横纵向时间序列的规律性,基于卡尔曼滤波算法和K近邻（K-Nearest Neighbor, ANN）算法,分别根据当日数据和历史数据对客流量进行预测,然后利用权重系数方程对两个预测值加以融合,从而构建基于融合模型动态权值的短期客流预测方法。以某城市的某公交站点客流数据为研究对象,对所建融合模型短期客流预测的准确性和适用性加以验证。结果表明,新建模型、单一的卡尔曼滤波模型和KNN模型的平均相对误差分别为3.6%, 9.0%和7.7%,可见新建模型能更好地拟合客流变化趋势且评价效率更高。     

乙醇柴油混合燃料发动机特性研究

在ZS195柴油机上,研究了掺烧比分别为0％、5％、10％、15％和20％的乙醇柴油混合燃料对发动机动力性、经济性及排放特性的影响。结果表明在发动机结构与技术参数不变的条件下燃用混合燃料,动力性能在中小负荷时升高,大负荷时降低;燃油消耗率有所升高;发动机的碳烟排放和NOx排放降低,HC和CO的排放增加。最后,通过模糊综合评价方法得出最佳的乙醇掺烧比为15％。     

改进的无迹粒子滤波在组合导航中的应用研究

粒子滤波算法是一种适用于非线性非正态约束的统计滤波算法.针对粒子滤波存在退化现象,从围绕增加粒子的多样性和重要性分布函数的选择出发,提出了一种改进的无迹粒子滤波算法.该算法是利用无迹卡尔曼滤波产生的近似高斯分布作为重要性密度函数,在每次迭代中,结合马尔科夫链蒙特卡洛使粒子能够移动到不同地方,从而可以避免贫化现象.将这种算法应用到GPS/DR组合导航系统中,仿真结果证明了采用改进的无迹粒子滤波方法能达到很好的跟踪效果.     

基于EKF的自动泊车系统位姿估计算法设计

利用车辆2个后轮轮速信号和方向盘转角信号,基于扩展卡尔曼滤波技术设计一种车辆位姿估计算法,并在veDYNA中仿真试验。仿真结果表明,算法的估计精度比较理想,可满足泊车系统对自身车辆定位的需求。以定位精度2 cm（1σ）的GPS信号为参考,实车试验结果表明,位置估计误差控制在3%以内,此精度的估计结果可以为泊车系统提供车辆定位信息,为增强泊车安全性奠定基础。     

基于UKF算法的车辆质心侧偏角估计

将无味卡尔曼滤波(UKF)算法运用到车辆质心侧偏角的估计之中,基于纵滑—侧偏联合工况下的统一指数(Uni-tire)轮胎模型建立非线性车辆动力学模型,采用最小偏度单形采样的UKF算法估计车辆的几个关键状态参量,并由此得到质心侧偏角估计。最后采用奇瑞A3两厢型汽车的车辆参数,使用车辆动力学实时仿真软件DYNAware/veDYNA对观测器进行了实时验证。仿真结果表明,UKF非线性估计方法精度高,估计结果能够满足实际应用要求。     

船用大型压气机质量流量分区域建模方法

针对查表法外推能力不可靠以及采用单一曲线拟合法时在压气机不同工作区域的预测与外推精度不一致的问题, 提出了一种船用大型压气机质量流量分区域建模方法; 通过定义区域划分函数, 将压气机整个工作区域划分为设计工况区、低转速区、高转速区与低压比区, 通过对比与分析经典的和近年提出的压气机质量流量数学模型的预测和外推精度, 为每个区域选择精度最高的数学模型; 为防止在动态仿真过程中当压气机运行点由其他区进入低压比区时可能出现的不连续间断点, 应用一种曲线融合方法来保证等转速线的平滑过渡; 为验证所提出的建模方法的正确性与有效性, 将其应用于一台船用大型低速二冲程柴油机仿真模型中开展稳态与瞬态仿真试验。研究结果表明: 相比查表法, 提出的建模方法可有效提升主机仿真模型增压器转速的稳态预测精度, 平均绝对百分误差由3.54%下降至0.61%, 在改变主机转速与负载这2种瞬态工况下, 压气机的运行点可平稳、连续地由设计工况区过渡至非设计工况区; 提出的建模方法既能准确预测压气机设计工况区内的已有样本数据点, 又能合理、稳健地外推至非设计工况区, 既可直接应用于涡轮增压发动机的动态仿真研究中, 也可用于离线生成压气机在全工况范围内的性能图谱, 进而应用于商业发动机性能仿真软件中。      

基于卡尔曼滤波的快时变稀疏信道估计新技术

针对高铁以及山区环境下正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing,OFDM）通信系统的信道估计问题,提出一种基于卡尔曼滤波的快时变稀疏信道估计方法.该方法基于快时变信道的基扩展模型（basic expansion model,BEM）,应用压缩感知（compressed sensing,CS）理论进行稀疏时延估计,并应用卡尔曼滤波（Kalman filter,KF）技术对BEM系数进行估计,进而获得信道增益.仿真结果表明,在相同信噪比（signal to noise ratio,SNR）条件下,随着归一化多普勒频移（frequency-normalized Doppler shift,FND）增大,新方法的信道估计均方差（mean square error,MSE）性能优于传统方法,如当SNR为20 dB,FND为0.1时,新方法较传统方法性能提升了4 dB,表明对信道时变性具有更优的鲁棒性;在相同的多普勒频移条件下,随着SNR增加,各方法的均方差均有所改善,新方法改善更明显,如当FND为0.2时,在信道估计均方差为0.06的条件下,新方法较传统方法获得了6 dB的信噪比增益,表明对抗信道噪声能力更强.      

基于小波和Kalman滤波的交叉口流量组合预测

为更准确地预测动态变化的道路交叉口流量，根据城市道路流量分布的特点，提出了在小波分析和离散Kalman滤波的基础上进行组合预测的方法．这种方法将路口的流量数据构造成几个相关序列，对每个序列分别进行小波变换和Kalman预测，然后将各序列的预测值组合成最终结果．这种预测方法可用于其他动态流量预测，如路段流量预测、路口流量分配预测等．实验表明，该方法可以有效地减少预测误差，并具有较好的鲁棒性。