车用发动机故障综合智能诊断方法研究

提出了用模糊神经网络代替模糊推理并与规则推理相结合的新的诊断实用技术,给出了一个汽车发动机的诊断实例。结果表明该方法有效,具有工程应用前景。     

基于CBR的机场应急救援规模决策研究

机场应急救援是民航安全领域一项重要研究课题,这一研究对于减少事故损失和提高救援效率具有重要的作用.针对民航机场紧急事件非例行性、不确定性的特点,提出了以案例推理为技术主线,结合模糊推理等方法的机场应急救援规模决策模型.利用模糊数学方法对案例进行了处理,研究了设计实例的表达、索引、调整、修改和推理机制,解决了案例匹配的贴近度与相似性问题,经仿真验算,证明了该方法的可行性与科学性.     

数字万用表对汽车电子嚣件的检测

当汽车电子元件出现故障进行检查时，最重要的是测量数据和故障原因的推理过程：因为电子元件内部的情况不像机械部件能拆开看见，而利用合理的逻辑步骤检测可很快发现问题，在这个过程中的关键工具就是万用表。一般的万用表只能测试电压、电阻、电流，不适于现代汽车电子元件的维修与检测。针对汽车电子元件的维修特点，     

基于FNN与规则推理的轿车故障诊断系统

简要分析了模糊推理与规则推理以及这两者相结合的故障诊断方法，这三种方法在处理多症状多原因的机械故障诊断问题上都存在缺陷，基于此引出了模糊神经网络代替模糊推理并与规则推理相结合的先进诊断方法，最后给出了一个轿车诊断实例。实例表明该方法是有效的。     

基于知识的汽车维修及诊断专家系统开发研究

介绍基于知识的汽车维修及诊断专家系统基本结构及其开发的基本方法，探讨了开发过程中所涉及的如多媒体技术应用、知识库和推理库的建立方法等关键技术。这对于建立远程汽车维修及诊断专家系统具有很好的借鉴作用。     

基于案例推理的产品创新系统

随着社会经济的发展,人们对产品的要求越来越多样化。企业只有通过产品创新来满足人们日益增长的需求。本文为企业的产品创新提出了一种重要的辅助办法---基于案例推理的产品创新方法,讨论了实现这种方法的意义与技术问题,并初步建立一个基于案例推理的产品创新系统。     

汽车发动机电控系统故障诊断与维修思路分析

本文通过对汽车发动机电控系统自诊断的操作误区进行概述，并结合实际案例中的故障现象，从检修方法、检修流程、维修思路方法等方面入手，确定最佳的维修方案，希望通过对实际案例故障的分析和说明，能让汽车维修工得到启发，以便能更快提高自己的故障诊断和维修技术水平。     

汽车发动机故障诊断专家系统的推理模式

汽车发动机故障诊断专家系统是将专家的知识和经验储存到 ，通过计算机模拟专家和思维判断过程，确定故障部位。系统的推理方法是与知识表示和知识库结构相对应的。本文介绍本系统的推理机制。     

汽车车身内部布置事例修改方法研究

事例修改是事例推理系统的重要环节和难点.文中通过分析汽车车身内部布置过程的特点,提出以规则和关系表达式描述的车身内部布置的约束并建立了其对象模型.结合规则推理和约束满足建立了车身内部布置事例的修改策略,实现了布置事例的修改.     

汽车方案设计智能决策支持系统

从汽车整体设计的需要出发,分析了汽车总体方案设计的特点。介绍了一种智能化方案设计推理决策系统,该系统是在一个面向对象的数据库管理系统基础上开发的。在ACDIDSS中,问题求解主要采用基于实例的推理,辅之以基于规则的推理模式。论述了ACDIDSS系统的设计思想和各个主要模块的功能,并重点介绍了实例推进器的设计与实现。     

基于模糊神经网络的驾驶员弯道安全感受预测模型研究

论述了在人-车-路(环境)系统中驾驶员弯道安全感受的非线性特性。为了体现车辆、道路结构对驾驶员认知过程的作用和认知结果形成的影响,驾驶员弯道安全感受模型采用弯道平曲半径、车辆运行速度和驾驶员驾龄作为道路线形、车辆结构动力性、驾驶员经验的主要特征参数集,在增加积极和消极补偿运算的基础上,构建出模糊逻辑推理规则与神经网络优化逼近运算相互结合的5层推理预测模型,并结合实例数据,进行了对比分析验证,表明5层结构模型能够较好的满足特定弯道条件下驾驶员主观安全感受的认知推理预测要求,能够准确的、稳定的再现出驾驶员主观安全感受同驾龄、平曲半径和车辆运行速度间的相互作用关系。     

军车轮胎评价指标体系探究

简述了国内外军用车辆配套轮胎发展现状,分析了军用车辆对轮胎的特殊技术要求,根据轮胎与整车性能的相关性分析,运用系统分析和逻辑推理的方法,分别从单胎和整车两个角度构建了军车轮胎的评价指标体系,为军车的轮胎选型、设计和试验评价提供了借鉴。     

车路协同信息融合的智能汽车行驶状态模糊评判

为了监测与评判道路上行驶的智能汽车的实时状态,基于研发的智能汽车的车载感知系统,包括通过视觉传感器、激光雷达、GPS定位、车载传感器系统及车载总线获取车内及周围环境信息。采用V2X通讯设备等获取路侧端雷视一体机、路侧传感器、气象传感器传输的交通信息,通过V2X通讯设备、4G通讯模块传送到云服务器并建立模糊评判模型。基于可信度的模糊推理算法对环境信息和交通信息进行融合,并以此为依据对行驶车辆的状态进行评判。首先,建立针对车辆行驶状态的模糊评判集合和各参数隶属度函数,计算出各参数的隶属度,并对行驶车辆的各个参数建立典型的行驶状态评判参数数据集合。其次,采用模糊假言推理方法,以典型的数据集合为基础建立带可信度和阈值的模糊规则库。应用麦姆德尼方法,建立与规则库的每个规则所对应的模糊关系矩阵库。以车辆行驶时接收到的车载端和路侧端信息作为输入,应用规则库规则进行带有可信度的模糊推理。然后,以相似度作为匹配度,对推理规则设定阈限,按照证据与规则的前件不相等的情况,计算结论的可信度得出结论。对结论进行冲突消解时,冲突消解的策略为取可信度高的结论。最后,应用匹配度对结论的可靠性进行验证,并在多个道路场景实时行驶的车辆上对算法进行试验验证。研究结果表明:算法对行驶车辆状态的评判与实车的状态相一致,可实现对车辆不安全状态的报警与行驶状态的干预,对保障行车安全有显著积极的实际应用意义。     

TECHNICAL NOTE

This paper presents an advanced control method in application of automotive systems. An adaptive fuzzy logic controller based on self tuning control methodology has been implemented and used to control the vehicle velocity. Fuzzy rules and reasoning are utilized on-line to determine the throttle angle, spark advance and braking force. Simulated results, as presented in this paper show the adaptive fuzzy control is well suited for vehicle speed control with a nonlinear dynamic behaviour of the engine.     

一种汽车制动解除慢的成因分析

根据制动力系数和滑动率理论曲线,推理出其逆向过程,分析了一种制动解除慢的形成原因和影响因素,为整车开发设计提供了依据。     

考虑道路因素的智能车辆纵向运动决策与控制研究

针对智能车辆纵向运动时的交通道路适应性问题,考虑路面附着系数和前车运动速度等因素,研究了智能车辆纵向运动决策与控制方法。论文研究了基于车头时距的纵向运动决策方法并建立不同驾驶行为的目标车速模型,运用变论域模糊推理算法设计了目标加速度模型。基于纵向动力学模型,运用自适应反演滑模控制算法建立了驱动控制器和制动控制器。对高附着系数路面和低附着系数路面的行驶工况进行仿真试验验证,结果表明,在不同的附着系数路面和前车变速行驶条件下,智能车辆能实时、合理地决策目标车速、目标加速度,实现安全、高效、稳定的跟驰。     

基于驾驶行为的城市道路车辆主观换道模型研究

车辆换道行为因其运行环境复杂,所涉及的交通因素众多,容易引起交通冲突,从而降低道路交通系统的安全性.对车辆换道行为的动态特性及其对车流运行的影响机理进行建模与研究,对提高交通系统的运行效率有重要意义.基于城市道路车辆换道行为的特征,改进了元胞自动机模型细化车辆换道过程;考虑驾驶员特性、车辆类型的影响,采用模糊推理理论描述驾驶员的换道决策,进而建立了城市道路驾驶员主观换道模型.通过将实测交通流数据与仿真输出数据进行对比,验证模型的有效性.结果表明,所建立的模型输出结果与实测数据的误差较小,说明模型具有一定的有效性.     

基于AI选型的汽车悬架系统参数化设计流程构造

建立了用于汽车悬架系统选型的多层前馈型人工神经网络模型,它采用自适应调整的BP算法。选型推理的依据有：轴距、前轮距、后轮距、整备质量、驱动形式、最高车速、制动形式、发动机最大功率和发动机排量。推理结果为前、后悬架的具体型式。经测试,其与实际情况的吻合率,对前悬架达到了100％,对后悬架达到了70％。进而开发出典型悬架型式的三维参数化设计模板,并集成相关技术环节,构造出基于AI选型的悬架系统参数化设计的一般流程。     

孤立交叉口多相位自适应模糊控制及其神经网络实现

针对城市中心区交叉口交通流分布的特点,综合考虑本相位和相邻相位车道上的车辆排队长度(以下简称“队长”),应用模糊控制和神经网络具有的学习功能,提出了一种孤立交叉口多相位自适应模糊控制算法,该算法采用两个规则前件进行模糊推理,并给出了基于3层神经网络实现的模糊控制器的网络结构及其改进的BP网络训练算法和运行程序,结合已有类似研究成果进行了仿真比较研究,结果表明:该控制方法在信号周期自动调节和减少车辆延误方面都有明显改进,在实现城市交叉口智能控制中具有推广应用价值。     

基于压力传感器阵列的车型分类系统

针对当前车型分类系统识别率不高的问题,提出了用4条共聚物压电轴传感器组成的传感器阵列获取车型特征参数的方法。该方法利用传感器的特殊空间分布与车辆各车轴到达各传感器时刻的时空相关性,对采集到的信息进行数据融合,获得了多达11种车型特征参数。分类识别中用模糊统计的方法对大量的样本车型特征参数处理后,构造了隶属函数,最后采用了D-S证据理论对车型进行分类。实践证明该方法具有较高的识别率。