四轮车辆非平稳路面不平度时域模拟及小波分析

建立了非平稳的四轮相关滤波白噪声路面时域模型，并用计算机模拟得出四轮的路面不平度时间序列。理论验证的结果表明该模型与路面的实际情况非常接近，进而采用谱分析、小波分析等数据处理技术对路面信号的时频特征进行了深入的探讨，得出了一些有价值的结论。     

ABS轮速信号的滤波技术研究

常用的ABS轮速信号的滤波技术是滤波增益为常数的指数平滑数据滤波技术，由于没有考虑到测量信号的方差变化特性，滤波效果不能满足ABS系统的要求：文中根据实测轮速信号的方差数据，利用二阶多项式数据拟合得到了系统的测量方差。在假定系统方程和过程方差的情况下，轮速信号的处理采用了卡尔曼滤波器的结构。实际试验结果表明，可变滤波增益的滤波器滤波精度高、滞后小，可以满足计算ABS其它控制量的要求。     

考虑动力学模型系统误差补偿的智能车GNSS/IMU组合定位算法

为了解决智能车动态组合定位过程中，因动力学模型与实际模型之间存在偏差导致滤波精度下降的问题，针对智能车全球导航卫星系统(GNSS)/惯性测量单元(IMU)组合定位系统，结合非线性预测滤波(NPF)和自适应滤波的优点，提出了一种考虑动力学模型系统误差实时估计和补偿的自适应非线性预测滤波(ANPF)算法。首先，根据NPF算法原理，通过最小化预测观测残差与系统误差的加权平方和，估计动力学模型系统误差；其次，结合自适应滤波原理，利用状态预测残差向量构造自适应因子，设计了一种自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法，用于估计系统状态向量，并通过自适应因子抑制动力学模型系统误差和线性化误差对系统状态估计精度的影响，克服NPF对系统状态估计精度有限的缺陷；再次，对动力学模型系统误差的估计误差和由动力学模型系统误差引起的系统噪声的等效协方差阵进行了分析和推导，以补偿动力学模型系统误差对系统状态估计的影响；最后，通过车载GNSS/IMU组合定位系统试验，从算法精度、鲁棒性和实时性方面对提出的算法和其他滤波算法的性能进行了验证和对比分析。研究结果表明:提出的自适应算法继承了NPF算法简易性和高实时性的优点，同时克服了NPF算法估计精度有限的缺陷，具有较好的滤波解算精度，水平定位精度小于1.0 m，算法单次平均执行时间约为0.013 9 ms，在精度和实时性的平衡方面显著优于其他滤波方法。     

简易瞬态工况法排放测试中车速信号的卡尔曼滤波研究

针对采用简易瞬态工况法(VMAS)进行排放测试时,速度信号受干扰导致加速度计算误差大的问题,提出了用卡尔曼滤波进行降噪处理的方法.用仿真算例分析了该滤波方法的滤波效果,并与传统的FIR滤波法的滤波效果进行了比较,证明了卡尔曼滤波法的有效性.同时还建立了VMAS测试中速度滤波的状态空间模型.基于这一模型,用卡尔曼滤波方法进行了等速和加速工况的实测信号验证,结果表明方法正确有效.     

电动助力转向器特性试验研究

随着电动助力转向器的发展,电动助力转向器（EPS）测试方兴未艾。提出了一整套试验方法和评价体系。根据EPS试验数据的特征．利用梯度法剔除脉冲干扰,滑动窗口平均法平滑滤波周期性高频干扰,再用最小二乘法对预处理过的数据进行二次处理。测试结果显示测试数据接近真实场景,处理结果可靠性强。     

基于卡尔曼滤波的Galileo动态定位

采用一种Galileo动态定位滤波的方法，该方法从Galileo接收机输出的定位结果入手，将各种误差因素的影响等效为一个总误差，对Galileo接收机的机动载体加速度采用当前统计模型，利用线性卡尔曼滤波器进行动态定位数据的处理，并将带次优渐消因子的卡尔曼滤波算法应用到Galilex，动态定位中。本模型简单，实时性好，滤波后定位精度得到提高。     

机动车辆非接触测速中的信号前置处理

采用变中频带滤波技术处理非接触测速传感器输出信号在机动车辆非接触测速中取得了较好的效果，简化了电路结构，提高了频率响应，消除了采用其它滤波处理方式中所存在的不足，降低了功耗，具有良好的通用性和兼容性。     

48V重型商用车坡度传感器滤波算法研究

本文针对重型商用车48V混合动力系统坡度传感器信号易被干扰、随机噪声复杂的问题，对坡度传感器信号的随机漂移模型及自适应Kalman滤波算法进行研究，通过采集数据信息，利用赤池信息量准则（AIC）确定自回归AR模型阶数，考虑所建立的模型具有模型参数和噪声统计特性存在误差的特点，研究一种含有强跟踪滤波渐消因子的Sagu-Husa自适应Kalman滤波算法。经与标准Kalman滤波算法进行对比仿真，表明改进后的滤波算法对模型参数和噪声统计特性不敏感，故该滤波算法能够有效提高48V混动坡度传感器信号精度。     

基于衰减记忆滤波法的桥梁变形监测数据分析

指出了卡尔曼滤波基本方法在模型不准确时可能出现的发散现象,提出了利用衰减记忆滤波处理桥梁自动监测系统监测数据的方法,并通过实例进行了说明。实际算例表明,滤波值、原始值与预报值变化趋势一致,且滤波值改善了原始观测值,较好地解决了发散问题,说明这种方法适用于处理桥梁全自动监测数据。     

基于加权引导滤波分层的轨道图像细节增强算法

针对轨道表面缺陷图像整体对比度低,细节模糊,轨道缺陷又较为细小,难以识别等问题,基于加权引导滤波具有较好的保持边缘能力,能避免增强后图像产生"光晕"及"伪边缘"的特性,研究了基于加权引导滤波分层并结合自适应直方图均衡和锐化滤波的轨道表面缺陷图像增强方法.有别于传统图像增强方法,该方法对原始图像进行滤波分层,分别处理基础图像和细节图像,更加突出细节信息,通过在引导滤波中引入边缘检测算子最大程度的保留图像边缘信息,针对结果图像亮度不均问题通过AHE算法和拉普拉斯锐化滤波加以克服.仿真实验结果表明:新方法较对比算法图像梯度平均提升43.37%,清晰度平均提升46.84%,有效提高了图像对比度,增强了细节信息.      

基于Kalman滤波的城市环路交通流短时预测研究

在介绍现有的主要交通流预测方法的基础上，阐述了基于卡尔曼滤波（Kalman）的预测模型及其具体算法。结合城市环路的交通运行特性，构建了基于卡尔曼滤波的交通流短时预测模型，并根据北京市三环路的实际数据对模型进行验证。实证数据表明．所建立的交通流动态实时预测模型的预测效果比较理想，算法的实时性也满足实际预测系统的要求，可应用于交通流预测及交通智能控制。     

更贴近中国市场 曼胡默尔启用滤清器中文商标

<正>随着世界经济一体化进程的继续推进,全球市场的融合程度越来越高。对于企业来说,既要进行全球化的战略规划,又要兼顾各个地区市场本地化的发展,尤其是有潜力的地区市场。毫无疑问,中国汽车市场的快速发展和未来的巨大潜力为国际汽车零部件企业所看好和重视,这些企业制定着各个发展阶段的计划,并适时地调整。     

基于MATLAB的某DCT车型一挡抖动分析及滤波优化

整车驾驶性开发中,整车抖动是个至关重要的问题,其严重影响驾乘人员的舒适性.本文针对某DCT车型抱怨的Ml挡抖动问题,首先通过整车测试采集相关数据,其次借助MATLAB软件,应用时频分析的阶次跟踪技术进行问题分析,并通过MATLAB滤波设计工具进行优化,最后抖动问题显著改善.     

An Extended Adaptive Kalman Filter for Real-time State Estimation of Vehicle Handling Dynamics

This paper considers a method for estimating vehicle handling dynamic states in real-time, using a reduced sensor set; the information is essential for vehicle handling stability control and is also valuable in chassis design evaluation. An extended (nonlinear) Kalman filter is designed to estimate the rapidly varying handling state vector. This employs a low order (4 DOF) handling model which is augmented to include adaptive states (cornering stiffnesses) to compensate for tyre force nonlinearities. The adaptation is driven by steer-induced variations in the longitudinal vehicle acceleration. The observer is compared with an equivalent linear, model-invariant Kalman filter. Both filters are designed and tested against data from a high order source model which simulates six degrees of freedom for the vehicle body, and employs a combined-slip Pacejka tyre model. A performance comparison is presented, which shows promising results for the extended filter, given a sensor set comprising three accelerometers only. The study also presents an insight into the effect of correlated error sources in this application, and it concludes with a discussion of the new observer's practical viability.     

排水板滤膜标准与国产长丝滤膜

叙述了现行排水板滤膜的标准和国产短纤维滤膜现状,指出标准中缺少有关滤膜梯形撕裂强度和滤膜粘合缝的粘结强度两个重要指标;阐述长丝滤膜的优越性,比较了国产长丝滤膜和进口长丝滤膜的差异,指出目前完全能用国产长丝滤膜替代进口长丝滤膜;并提出了滤膜技术指标的建议标准,供修订标准参考。     

沥青拌和站袋式除尘器内部流场的数值模拟

通过在三维建模软件Pro/E中建立某3000型沥青拌和站袋式除尘器的实体模型,利用数据交换导入流体力学仿真软件Fluent中,运用有限元理论对带式除尘器内部流场进行了数值模拟,对其中的速度场分布、压力场分布以及迹线图分布进行了分析,可为提高袋式除尘器效率、延长布袋使用寿命提供参考.     

Tire Lateral Force Estimation Using Kalman Filter

As for the tire analysis, lateral tire force is a fundamental factor that describes the stability of vehicle handling. Attempts to analyze the vehicle stability have been made based on various objective test methods and some specific factors such as yaw, lateral acceleration and roll angle. However, the problem to identify which axle is lack of the tire grip at a certain situation still remains. Since indoor tire force measurement system cannot represent a real road and vehicle conditions, tire force measurement through a real vehicle test is inevitable. Due to the high price of the tire force measurement device, tire force estimator can be an alternative toward cost reduction and device failure. In this paper, nonlinear planar full car model combined with tire model is proposed. Then, using discrete-time extended Kalman-Bucy filter (EKBF), individual tire lateral force are estimated with modified relaxation length model.     

柴油机微粒捕集器燃烧器再生试验研究

研究了全流式燃烧器从涡轮增压器出口处取气的空气供给方式。研究结果表明,新的供气方式可行,且未对发动机动力性带来不利影响;燃烧室具有一次风与二次风的结构,提高了点火可靠性及火焰燃烧稳定性,满足捕集器的再生要求。对捕集器再生时机判断和温度修正进行了研究,试验结果表明,含燃油添加剂的微粒捕集器再生效率在90%以上。     

卡尔曼滤波短时交通流预测普通国省道适应性研究

短时交通流预测是提高普通国省道交通运行效率和安全的关键技术之一。普通国省道具有分布地域广、情况复杂的特点,要求短时交通流预测方法具有良好的适应性,然而,针对短时交通流预测算法适应性及其机制的系统性研究尚不多见。选取1种自适应卡尔曼滤波算法,系统分析其适应性和适应机制。获取江苏省徐州市普通国省道路网中8个交通调查站所采集的实际交通流数据开展实例分析,结果表明:在不同的交通流量水平下,所选算法均值预测的平均绝对百分比误差在10.98%~15.92%之间,区间预测的无效覆盖率在5.21%~6.15%之间,表明所选的自适应卡尔曼滤波算法在不同交通流水平下都具有良好的预测性能;对所选算法的参数进行分析发现,算法参数能够随交通流水平的变化而自动调整,具有良好的自适应机制;所选算法能够在预测初期实现有效的性能调整和收敛。