汽车自动变速器的正确使用与维护

驾驶自动变速器汽车比驾驶手动变速器汽车操纵简捷、方便、只需右脚踩加速踏板与制动踏板，而左脚不需参与操作。但是只有合理操作自动变速器，才能充分发挥其使用性能，反之，就会造成不必要的麻烦，甚至造成自动变速器的损坏。因此，在驾驶自动变速器汽车时，应注意以下事项。     

自动变速器汽车的驾驶操作要点

随着汽车工业的飞速发展，越来越多的汽车装备了自动变速器。自动变速器汽车相对于手动变速器汽车而言，省去了离合器踏板，不必频繁地踩踏板，使汽车驾驶变得简单、轻松。正确使用自动变速器，还会降低油耗，减少污染，避免或减少故障的发生。反之，会人为地增加自动变速器的故障发生率，降低其使用寿命。     

中型卡车变速器现状与建模研究

汽车已成为生活中不可缺少的交通工具,其中变速器对于汽车的动力性影响极大。传统的手动变速器结构简单,性能可靠,在我国的中型卡车中广泛使用,同时也存在对驾驶员的体力和驾驶技术要求较高的情况。自动变速器可以降低驾驶员的驾驶难度,提高驾驶的安全性和动力性,随着自动变速器技术的发展,燃油经济性也不断提高。因此,基于已有的自动变速器技术,对手动变速器进行自动化改造,在保证动力性的同时,可以降低驾驶员的操作难度,提高驾驶安全性。     

汽车自动变速器的使用与维护

汽车自动变速器集机械、电子、液压为一体，构造很精密，在较差的环境下运行．会出现各种各样的故障。其故障诊断与维修难度又高居汽车的各大总成之首，加之我国的油品、路况、环境、驾驶员驾驶习惯等因素，自动变速器在使用中常会存在一些轻微故障．但汽车基本行驶能力不会消失。也不易被察觉，在这期间如果不能及时发现并及时修理。其破坏度就会加剧。最后就会引起其它重要部件的损坏，所以要经常对汽车变速器的部件进行检查。不能使其带病运转，以防汽车出现较严重的损伤。本文介绍如何正确使用自动变速器并做好自动变速器相关安全检查。整理出常规故障的诊断与排除措施。     

现代汽车自动变速器技术及应用

变速器作为汽车动力传动系统的重要组成部分，对汽车的动力性、驾驶舒适性及油耗都具有重要的作用。自动变速器运用计算机和电子控制技术实现汽车的自动变速，能够消除驾驶者换档操作技术的差异，降低驾驶者的劳动强度，提高行车的安全性，所以在现代汽车上的应用越来越广泛。     

正确使用自动变速器

随着汽车的飞速发展,正确使用自动变速器显得非常重要.只有合理操作自动变速器,才能充分发挥其实用性能,反之就会造成不必要的麻烦,甚至造成自动变速器的损坏.因此,在驾驶自动变速器汽车时,应注意以下事项:     

自动变速器打滑故障的诊断与排除

随着汽车工业的发展和人们生活水平的不断提高，自动变速器在汽车上的装备率越来越高。自动变速器起步平稳，自动换档，大大提升了驾驶员的驾驶舒适性和安全性。但是，自动变速器结构复杂，维修困难，有时专业维修人员也会感到吃力。     

基于节能技术的高效能自动变速器（一）

汽车自动变速器的发展已有40多年的历史，从最初单纯的液力自动变速器到现在的电控液力自动变速器和无级变速器，使人们驾驶汽车的操作变得轻松舒适，但同时我们不得不面对由此带来的能耗增加。在能源越来越紧张的今天，两种源于F1赛车的高效能的自动变速器被应用到民用轿车上：     

自动驾驶感知系统的未来之路

<正>随着计算机技术的飞速发展，人工智能技术逐渐走入大众视野，其中自动驾驶技术则是人工智能技术中的重要应用，自动驾驶技术的主要目标是让汽车可以自主行驶，减少驾驶人的驾驶疲劳，提高汽车驾驶的安全性和舒适度。自动驾驶技术的实现需要依赖于感知系统、决策系统和控制系统的协同工作，其中，自动驾驶感知系统是非常重要的一环，承担着让自动驾驶汽车“看得清”的任务，其研究和发展将影响自动驾驶汽车落地进展。     

正确驾驶自动变速器汽车

与手动变速器汽车相比,自动变速器汽车的驾驶操作变得非常简单,不仅大大降低了驾驶者的体力消耗,而且使驾车出行变得更加轻松愉快。但在实际使用中,有些车主对自动变速器汽车的一些特殊使用方法掌握得不够全面,或者是只知其表,不知其里。还有一些人误认为汽车的档次越高,其驾驶操作越简单,只要控制好方向盘,会踩制动、会踩油门就可以了。     

逆光条件下交通标志的可视距离研究

交通标志的视认直接影响行车安全。将眼动仪EMR-8B应用到交通安全研究领域中，从影响交通标志视认性的外部因素出发，以大量的现场行车实验为研究手段，探讨了在不同行车速度下，光线条件对交通标志可视距离的影响。并进行了相关性分析。研究结果表明，交通标志的可视距离随车速的提高而降低；同一实验车速，顺光条件下标志的视认性最佳，其次为夜间反光标志，逆光条件下的标志视认性较差。     

牵引力控制系统模糊PI控制方法研究

提出牵引力控制系统的油门模糊增量PI控制算法和驱动轮制动模糊PI控制算法。在建立汽车加速过程的发动机模型、制动器模型、轮胎模型、整车模型和路面自动识别系统的基础上，采用所提出的控制算法对典型附着路面上的牵引力控制过程进行了仿真模拟。结果表明路面自动识别系统能识别路面附着变化，有效抑制各种工况的驱动轮过度滑转，有较强的鲁棒性。     

基于驾驶工况辨识的插电式混合动力汽车保电能量管理策略

为了改善PHEV在低SOC状态下的保电性能，结合具体工况进行分析，明确造成保电性差的主要原因，一是需求功率较大，而发动机工作转速由于NVH性能要求受限；二是需求功率较低，但发动机未能有效利用时机进行发电。针对特定工况低SOC状态下保电性较差的问题，在原策略的基础上，提出一种基于工况识别的保电策略。通过对行驶工况进行在线辨识，根据识别结果适当放开发动机的发电能力。经过仿真验证，该策略能有效减缓整车在低SOC状态下的掉电速率。与原策略相比，SOC最低值提高7.19%，整车保电性能得到提升。     

电动轮驱动电动汽车差速技术研究

提出了电动轮旋转动力学方程和对驱动电机采用转矩指令控制及车轮转速随动的方法,实现电动轮系统的自适应差速。进行了转向行驶、路面不平及不同车轮半径等工况的道路试验,试验结果表明:电动轮汽车在各种工况下都能保持良好的差速性能,具有自适应差速特性。     

Automated driving recognition technologies for adverse weather conditions

During automated driving in urban areas, decisions must be made while recognizing the surrounding environment using sensors such as camera, Light Detection and Ranging (LiDAR), millimeter-wave radar (MWR), and the global navigation satellite system (GNSS). The ability to drive under various environmental conditions is an important issue for automated driving on any road. In order to introduce the automated vehicles into the markets, the ability to evaluate various traffic conditions and navigate safely presents serious challenges. Another important challenge is the development of a robust recognition system can account for adverse weather conditions. Sun glare, rain, fog, and snow are adverse weather conditions that can occur in the driving environment. This paper summarizes research focused on automated driving technologies and discuss challenges to identifying adverse weather and other situations that make driving difficult, thus complicating the introduction of automated vehicles to the market.     

基于Cruise的实测行驶工况的油耗分析

汽车行驶工况反映某一车型车速时间历程,在仿真计算进行各种台架试验和道路试验代表时被广泛使用。AVL Cruise能按照指定的程序模拟各种行驶工况,包括瞬变的非稳定工况,因而能预测汽车在各种工况下的动力性和燃油经济性。但目前Cruise自带的工况与我国城市的实际道路运行状况存在较大差别,因此所测量的燃油经济性与实际情况有较大出入。对合肥市本地行驶工况数据进行采集、合成,并将其导入Cruise中,形成了基于Cruise的合肥市行驶工况数据库。同时在此基础上进行燃油经济性对比仿真,为后续传动系优化设计打下基础。     

自动驾驶与常规交通混合条件下通行能力研究

随着自动驾驶技术不断升级,现有交通设施的容量也相应随着技术的革新发生变化,传统车辆不会立即退出历史舞台,在未来一段时间内自动驾驶车辆将和传统车辆共用现有的基础设施,因此开展混合交通条件下通行能力的研究有助于重新审视既有交通设施的容量,并对这种场景下管理及技术发展方向提供一定的指导作用。结合自动驾驶车辆的运行特征,研究不同自动驾驶混入率条件下各参数对宏观道路潜在通行的影响,利用概率论及蒙特卡洛方法进行理论计算,模拟自动驾驶车辆出现在车队的位置和时空需求,并对不同的组队策略进行详细分析,粗略估计在混合交通状况下交通能力提升的趋势和影响程度,为混合通行能力的测算提供了一种方法,并提出管理和自动驾驶技术的发展方向,为进一步适应自动驾驶技术的变革提供了有益参考。     

PID plus fuzzy logic method for torque control in traction control system

A Traction Control System (TCS) is used to control the driving force of an engine to prevent excessive slip when a vehicle starts suddenly or accelerates. The torque control strategy determines the driving performance of the vehicle under various drive-slip conditions. This paper presents a new torque control method for various drive-slip conditions involving abrupt changes in the road friction. This method is based on a PID plus fuzzy logic controller for driving torque regulation, which consists of a PID controller and a fuzzy logic controller. The PID controller is the fundamental component that calculates the elementary torque for traction control. In addition, the fuzzy logic controller is the compensating component that compensates for the abrupt change in the road friction. The simulation results and the experimental vehicle tests have validated that the proposed controller is effective and robust. Compared with conventional PID controllers, the driving performance under the proposed controller is greatly improved.     

不良天气下驾驶行为研究综述

不良天气会对城市交通的运行和安全造成较大影响.事实上,不良天气条件下驾驶员驾驶行为的变化是造成交通拥堵和事故发生的根本原因.针对不良天气下的驾驶行为进行综述,对研究不良天气条件下的交通拥堵及事故具有积极意义.面向国内外不良天气条件下驾驶行为研究的进展,从雨、雪、雾3种常见的不良天气出发,对不良天气条件下环境变化及其对驾驶行为的影响进行分析,并对不良天气条件下驾驶行为的研究方向进行探讨.相关研究发现,不同等级的雨、雪、雾天气下驾驶员选择的车速、车头时距等驾驶行为参数以及反应时间、车辆启动延迟均存在较大差异.      

考虑驾驶人风格的换道轨迹规划与控制（双语出版）

基于自动换道控制技术中融合个性化驾驶人风格的研究,建立考虑驾驶人风格的车辆换道轨迹规划及控制模型以提高换道规划控制模型对不同风格驾驶人的适用性,在保证安全性的基础上进一步满足驾驶人的个性化需求。首先通过问卷调查的方式采集得到了212份驾驶人风格量表数据,采用主成分分析法和K均值（K-means）聚类分析法将驾驶人按驾驶风格分为激进型、普通型和谨慎型,并通过驾驶模拟器试验采集不同风格驾驶人分别在自车道前车、目标车道前车和目标车道后车影响下的换道行为数据。然后对椭圆车辆模型进行改进,以描述不同风格驾驶人的行车安全区域,并据此构建3种典型工况下不同风格驾驶人的换道最小安全距离模型,结合驾驶舒适性约束、车辆几何位置约束以及不同风格驾驶人的换道行为数据,以换道纵向位移最短为目标,实现适应驾驶人风格的换道轨迹规划。最后以基于预瞄的路径跟踪模型作为前馈量,设计基于动力学的线性二次型最优（LQR）反馈控制器,通过调节控制权重矩阵实现3种工况下不同驾驶人风格的换道轨迹跟踪。PreScan和MATLAB/Simulink联合仿真结果表明：所设计的考虑驾驶人风格的换道轨迹规划及跟踪控制模型能够实现不同驾驶风格的自动换道轨迹规划及跟踪控制,可满足驾驶人个性化换道需求。