全球汽车排放控制的现状与趋势

论述了汽车发展和大气污染的关系以及汽车排放物的危害，介绍了有关的排放标准，描述了排放控制技术的现状和所面临的挑战及应对措施。     

汽车排放分析与环境污染

本文主要介绍了汽车排放物生成特征及降低汽车有害排放物,使用环保车的趋势.     

汽车排放控制及净化措施研究

针对日益严重的汽车排放对大气环境的污染和健康的危害问题,分析汽车排放物的形成原因,并提出相应的控制及解决措施．具有重要的实践意义。     

天然气汽车燃料喷射器的构分析与探讨

针对天然气汽车燃料喷射器的结构特点,对其工作性能和控制方式进行分析与研究,并对目前存在的一些技术问题进行分析,可为减少汽车尾气中有害排放物、保护城市环境以及寻求清洁燃料提出解决方案.     

降低柴油机有害排放物的控制技术

随着汽车工业的发展，废气污染在严重地威胁着人类的生态环境，而我国的汽车工业还不太发达，废气污染卜分严重，柴油机的有害排放物则是造成大气污染的一个主要来源。随着环境保护问题重要性的日趋增加，降低柴油机的有害排放物成为当今世界上柴油机发展的一个重要方向。为了减少柴油机排放对大气的污染，开展柴油机有害排放物控制方法的研究，是从事与柴油机相关工作者的首要任务。本文在这里简述几种降低柴油机有害排放物的控制技术。     

天然气汽车燃料喷射器的结构分析与探讨

针对天然气汽车燃料喷射器的结构特点，对其工作性能和控制方式进行分析与研究，并对目前存在的一些技术问题进行分析，可为减少汽车尾气中有害排放物、保护城市环境以及寻求清洁燃料提出解决方案。     

汽车尾气的排放与净化

环境受污染的重要原因之一,是汽车排放尾气造成的污染,因此必须控制汽车的排放,汽车排放的主要控制措施有机内净化和机外净化两种技术,以及提高燃油品质,采用低污染的代用燃料或无污染的“绿色汽车”。     

车用柴油机排放控制技术研究

在分析柴油机有害排放物产生原因的基础上,提出了降低各种有害排放物的技术路线,介绍了电控技术对控制污染物排放的作用,开发了一种柴油机排气净化装置,通过试验表明该装置对减少柴油机烟度具有较好的效果。     

汽车排放法规及控制技术的研究

随着汽车工业的发展，汽车排放的有害气体对环境的污染已不容忽视，但另一方面，新能源的不断增多，节能技术的日趋先进和完善，以及尾气净化技术的发展，汽车工业必将走进一个绿色环保的新时代。     

甲醇汽车的应用

随着汽车工业的发展，也加剧了石油资源的短缺、生态环境的日益恶化等社会问题，尤其是汽车的有害排放物对人类生存环境所造成的危害日益严重。清洁燃料汽车是汽车工业发展的客观选择，其中甲醇燃料汽车就是一种极具发展潜力的清洁燃料汽车。本文对甲醇燃料的来源和主要特性以及甲醇内燃机的有关技术问题作了分析与探讨。     

利用财政税收政策控制交通污染

为了控制机动车污染,减轻雾霾对人民群众健康的威胁,亟须利用有效的财政税收政策手段,控制交通污染。首先阐述城市交通与大气污染的关系,用数据说明机动车尾气排放已成为大中城市空气污染的主要来源,且其作为移动污染源,对居民生活造成的影响更为直接。然后通过分析现行机动车税费政策,指出现有政策在重型车调控、成品油税率、车船税以及新能源汽车等方面存在的不足。最后,提出扩大现行汽车消费税征收范围、加大成品油消费税补贴、改革车船税、加大对新能源汽车行业的政策扶持力度等建议,加强对交通污染的控制。     

交通管理与控制对城市隧道机动车尾气排放的影响

选取城市中受污染较为严重的隧道为研究对象,在对交通量、道路特征等方面进行详细调查的基础上,联合微观交通仿真和机动车尾气排放模型,提出了交通尾气污染仿真计算方法,分析了不同交通管理控制手段对隧道内机动车尾气污染物排放的影响。以南京九华山隧道为例,基于VISSIM软件和CMEM模型构建了相应的仿真平台,模拟车速限制、车型限制、单双号限行等管理措施对尾气排放的影响。研究表明:该方法能够较好的模拟城市隧道中机动车的运行及尾气的排放。     

考虑地域差异的柴油汽车排放清单建立方法研究

柴油汽车排放是目前城市大气污染的重要组成部分,如何结合区域差异建立柴油汽车排放清单是制定相关减排政策的基础工作.首先按照使用用途将柴油汽车划分为7种车型,选择国Ⅲ 、国Ⅳ、国Ⅴ共3种排放标准的车辆得到基础排放因子;具体分析不同区域的柴油汽车排放相关影响因素及修正权值,包含环境参数、车速分布、载重系数及劣化系数;结合修正参数建立柴油汽车综合排放因子计算公式及城市柴油汽车排放清单计算模型,以淄博市为例完成了城市柴油汽车排放清单的建立.研究结论表明,本文提出的柴油汽车排放清单建立方法,适用于结合不同城市的环境特征、车辆特征和道路特征定量评价柴油汽车污染排放状况,并为制定具体的柴油汽车污染物排放控制政策奠定基础.     

基于CAN总线及无线射频技术的井下车辆监控系统的融合研究

介绍目前矿山井下斜坡道的现状，设计车辆监控系统以提高斜坡道的运输能力，为企业带来最大的经济和安全效益．以山西晋城某煤矿井下运输大巷为对象进行实地调研，并进行了车辆信息卡及车辆检测单元的设计研制，利用CAN总线将车辆检测单元接收到的数据传送至上位机，以实现对车辆的调度监控．     

基于比功率分布的排放因子速度修正误差控制研究

高分辨率的排放因子是进行交通能耗排放测算的重要参数，然而，由于数据采集与质量控 制问题，排放因子速度修正曲线常存在异常波动。为提高排放因子速度修正结果的准确性，本文 分别从比功率分布和排放率两个角度分析排放因子敏感性和区间容许误差，建立机动车工况数 据和PEMS排放数据需求量计算模型。敏感性分析结果表明，个别比功率区间分布误差是造成 排放因子速度修正曲线产生异常波动的重要原因；排放率误差会导致排放因子速度修正结果出 现整体性误差。数值模拟计算结果表明，在95%的置信水平下，平均速度在20~120 km·h-1内，控 制快速路CO2排放因子速度修正误差不超过1%：需采集40 min的排放数据，细化至1 kW·t-1 粒度 下各比功率区间数据需求量差异显著；各平均速度下需采集710 min工况数据，相同误差下，80~ 120 km·h-1 内工况数据需求量更低；为进一步消除曲线的异常波动，需大量增加平均速度为64~ 80 km·h-1 范围内的工况数据量。本文的研究结果对工况和排放数据的采集工作有实际指导意 义，可有效克服曲线异常波动问题，提高排放因子结果可靠性，为节能减排工作提供支持。     

车路协同雾天预警系统对车辆运行生态特性的影响

为探究车路协同技术对车辆运行生态特性的影响，基于驾驶模拟试验平台构建车路协同条件下的雾天预警系统，测试了驾驶人在浓雾条件下驾驶车辆的能耗排放特征；设计了空白对照组、可变情报板(DMS)预警组、人机交互界面(HMI)预警组以及DMS+HMI预警组4种试验场景，招募43名驾驶人开展驾驶模拟试验，通过对比不同预警方式作用下车辆总体和道路关键区段的能耗排放差异，明确不同预警系统对车辆运行生态特性的影响效用。分析结果表明:相对于空白组，3种车路协同雾天预警系统均能显著降低车辆整体能耗与排放，但是不同预警方式的作用效果并无明显差别；道路场景分为了预警前、预警区、渐变区和雾区4个关键区段，3种预警系统在预警区及渐变区均可有效降低车辆能耗及排放；HMI从发出预警信息后开始生效，DMS可在车辆进入预警区前产生效果，DMS+HMI在预警区的效果最为显著，但进入雾区后不能有效降低车辆能耗与排放。可见，虽然车路协同雾天预警系统整体可以提升车辆运行生态特性，但是单一增加预警强度或改变预警方式并不能有效保证整个雾天影响区域不同区段均具有节能减排效用，合理设置车路协同预警系统应综合考虑不同预警方式、预警信息触发点位及时机、驾驶人特性等因素的匹配关系。      

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车辆无人驾驶是智能交通系统的一个重要部分,其目标是开发在高速公路和城市道路环境下的辅助驾驶系统,旨在帮助乃至取代驾驶员,实现车辆自动控制和自动驾驶,减少交通事故发生,提高道路交通系统的效率,因此提出了一种基于机器视觉和模糊控制实现智能车辆自主行驶的方法. 该方法以CMOS摄像头为路径识别传感器,通过图像分析提取车道中心线,并引入速度反馈,形成闭环控制,建立一个由两个模糊控制器组成的分级模糊控制器控制车辆转向,并使用模糊控制代替传统的PID速度控制来控制速度. 和常规的PID算法及模糊控制算法相比,改进的模糊控制算法使智能车在道路上更快速、平稳地运行,并且在转弯处的超调更小.     

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许多研究表明机动车的尾气排放量与车辆的瞬时速度、加速度密切相关。为了制定控制机动车尾气排放的有效策略，必须建立一个能够模拟车辆瞬间运行状况的微观模拟平台来评估机动车尾气排放。本文结合微观交通模拟模型VISSIM和微观尾气模型CMEM，建立了微观交通尾气模拟平台。选取北京市海淀区的部分主要道路构建实例分析路网，并对其交通运行状况和尾气排放进行评价。本文首先建立了车辆的瞬间尾气排放率、燃料消耗率与瞬时速度、加速度之间的关系；然后，对研究路网的各种车型的尾气排放量进行分析和计算；最后，通过两个假设方案，对不同的交通管理与控制策略对于尾气排放的影响进行分析。     

基于模糊控制的智能车辆自主行驶方法研究

车辆无人驾驶是智能交通系统的一个重要部分,其目标是开发在高速公路和城市道路环境下的辅助驾驶系统,旨在帮助乃至取代驾驶员,实现车辆自动控制和自动驾驶,减少交通事故发生,提高道路交通系统的效率,因此提出了一种基于机器视觉和模糊控制实现智能车辆自主行驶的方法. 该方法以CMOS摄像头为路径识别传感器,通过图像分析提取车道中心线,并引入速度反馈,形成闭环控制,建立一个由两个模糊控制器组成的分级模糊控制器控制车辆转向,并使用模糊控制代替传统的PID速度控制来控制速度. 和常规的PID算法及模糊控制算法相比,改进的模糊控制算法使智能车在道路上更快速、平稳地运行,并且在转弯处的超调更小.     

Intelligent Vehicle's Path Tracking Based on Fuzzy Control

Autopilot vehicle is an important part of intelligent transportation systems. The objective is to develop the driver assistance systems on highway and urban road, to help or even to replace the driver, which may reduce traffic accidents and improve the efficiency of traffic system. A method based on machine vision and fuzzy control is proposed to realize intelligent vehicles' autopilot. It uses the CMOS sensor as its path recognition device to draw its lane centerline through image analysis. Taking the feedback speed as the additional input, the study forms the closed-loop control and establishes one graduation fuzzy controller which controls vehicle direction with two fuzzy controller combinations and replaces traditional PID control vehicle speed by fuzzy control. Compare with the conventional PID algorithm and the fuzzy control algorithm, the improved fuzzy control algorithm ensures a high speed and steady running of intelligent vehicle with smaller over modulation in corner.