汽车防抱死制动系统轮速传感器信号处理

本文研究了汽车防抱死制动系统轮速传感器信号的处理问题。在对变磁阻激励式轮速传感器的工作特性进行试验研究的基础上，提出了对轮速传感器信号处理电路的要求，设计出了由两级迟滞比较器＋低通滤波构成的信号处理电路。对电路进行了仿真和试验研究。研究结构显示，这种轮速信号处理电路工作可靠、抗干扰能力强。在较低车速下（〈３ｋｍ／ｈ）仍能准确地测量车速。     

汽车ABS轮速传感器及其信号处理

研究了汽车防抱死制动系统变磁阻式磁电轮速传感器及其信号特性。在此基础上提出了轮速传感器信号处理电路的要求,并设计出了由低通滤波器和迟滞比较器构成的信号处理电路。在Matlab/Simulink环境下对电路进行了仿真研究和实验研究。结果表明,设计的轮速信号处理电路工作稳定、可靠,抗干扰能力强,能满足ABS系统的要求。     

基于PSPICE的ABS轮速信号处理电路的设计

ABS轮速信号处理电路性能的优劣直接关系到系统的控制效果，因而需要反复设计和实验验证。将电路CAD工具PSPICE应用到ABS轮速信号处理电路的分析和设计中，选择了最佳设计方案。仿真和实验结果表明，该处理电路完全满足ABS控制系统的要求。     

自适应卡尔曼滤波在简易瞬态工况法中的应用

文章建立了简易瞬态工况法(VMAS)测试中速度信号滤波的状态空间模型。提出了基于Kalman滤波收敛性判据和由普通的Kalman滤波算法和渐消因子的强跟踪Kalman滤波算法相结合形成的自适应Kalman滤波算法。通过实车测试数据,与普通Kalman滤波进行比较,检验了该算法在VMAS中应用的有效性。     

汽车ABS轮速传感器性能测试系统的研究

设计了汽车ABS轮速传感器性能测试系统,开发了相应的测试与数据采集软件。进行了试验,并对采集到的数据进行分析处理。研究结果表明:该系统工作可靠、实施方便、抗干扰能力强,为研究ABS提供了方便。     

汽车ABS轮速信号采集与处理

针对汽车ABS系统轮速信号的采集与处理,对汽车ABS系统电磁感应式轮速传感器的工作原理、信号特征特性进行了分析,设计了由低通滤波电路和施密特触发器构成的信号处理电路,并在proteus7.2环境下进行模拟仿真研究,结果表明电路工作稳定可靠、抗干扰性强。     

基于轮速特征的防抱死制动系统故障检测技术研究

比较了磁电式和霍尔式传感器最低测量轮速的影响因素,分析了控制软件最低计算轮速与采样周期的关系.明确了防抱死制动系统最低轮速的成因.基于单轮动力学模型研究了车轮在正常工况下角加速度及其变化率的物理限值.以最低轮速、轮角加速度及其变化率作为特征,设计了轮速在线故障检测算法,利用故障模拟试验对算法进行了验证,结果表明该技术可有效识别多种类型的轮速故障.     

基于轮速计算的乘用车小备胎识别策略开发及应用

汽车小备胎具备占用空间小,成本低廉的优势,在各类乘用车均得到较广泛的应用。但小备胎在滚动半径,轮辋偏置距等参数上与全尺寸备胎有一定差别,影响驾驶员在加速、制动及转向中的体验及行驶安全。通过对安装了小备胎的轮速进行计算,设置小备胎轮速识别门限,并建立小备胎识别状态机,整车搭载的控制单元如整车控制器,车身电子稳定控制系统等,可在车辆行驶一定时间后侦测到车辆是否安装小备胎。控制单元通过发送备胎识别总线报文,使整车关联节点接收到小备胎使用信息,针对小备胎的安装,提示驾驶员谨慎驾驶,调用动力控制单元驾驶模式,从而降低小备胎行驶中的安全风险,提升驾驶员驾驶体验。     

基于自适应卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计

采用自适应卡尔曼滤波方法,基于锂离子动力电池的等效电路模型,在未知干扰噪声环境下,在线估计电动汽车锂离子动力电池荷电状态(SOC)。仿真结果表明,采用自适应卡尔曼滤波方法估计的SOC误差小于2.4%,有效降低了电动汽车行驶时电池管理系统所受到的未知干扰噪声影响,SOC估计精度高于扩展卡尔曼方法,且具有较好的鲁棒性。     

基于PXA-S30的ABS轮速信号采集技术的研究

介绍了PHILIPS十六位单片机PXA-S30的可编程计数器阵列(PCA)的功能和结构以及在ABS轮速信号采集中的应用,并给出了用C语言设计的中断采集程序。     

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。     

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。     

金山大桥局部拆除后续运营期性能和实测分析

挠度是连续刚构桥悬臂施工控制的重要对象,其实测值受多个因素影响,从实测挠度中获悉反应结构受力的真实挠度,对其施工控制具有重要意义。本文基于改进的自适应卡尔曼滤波算法从挠度实测值中提取出真实信号,预测待浇梁段的挠度变化,并调整施工预拱度,使施工实际状态逼近理论计算轨迹,达到施工监控的目的。通过实际工程的应用证明该方法具有良好的适用性。     

基于自适应Kalman滤波的交通流量监测算法

提出一种基于车载无线通信模块的交通流监测原型系统,该系统将行驶中载有无线通信模块的车辆视为移动检测节点,以很小的代价实现对交通信息的获取.在此基础上提出一个具体应用:利用基站对道路上载有通信模块车辆的检测,结合设计的基于结果反馈的自适应Kalman滤波算法,及时准确地完成对路段上交通流量的检测.此外,还基于元胞自动机理论搭建了仿真平台,并验证了算法的有效性.     

基于卡尔曼滤波的交叉口动态O-D反推模型与算法

交叉口各进出口道之间的实时转向交通量是信号控制系统重要的输入数据,也是难以获得的数据.针对已有模型收敛速度较慢、无法满足实际系统应用需要的问题,提出了基于卡尔曼滤波的状态空间模型,设计了顺序卡尔曼滤波进行求解,并采用裁切和标准化对反推结果进行了修正.实例研究表明,模型和算法具有较高的效率和准确性,能够为实时自适应信号控制系统的开发提供支持.     

砂轮进给速度对CBN砂轮磨损影响的试验研究

通过用陶瓷结合剂CBN砂轮对45淬硬钢工件进行磨削试验,分析了砂轮进给速度对砂轮磨损的影响。结果表明,当砂轮线速度为60m／s、砂轮进给速度为30-40μm／s时,国产陶瓷结合剂CBN砂轮在磨削过程中的磨损缓慢且均匀,同时可获得较高的磨削效率。     

不同的自适应卡尔曼滤波在地铁隧道沉降监测数据处理中的应用研究

由于传统卡尔曼滤波所建立的数学模型不是很精确,且动态噪声统计特性不易确定,可能导致滤波发散而无法获得准确的预测结果。为了克服这种现象,提出自适应卡尔曼滤波方法。分别用卡尔曼滤波、基于极大验后估计原理的自适应卡尔曼滤波和基于方差补偿的自适应卡尔曼滤波在地铁隧道沉降监测数据处理中的应用进行分析比较,结果表明,与其他方法相比,基于方差补偿的自适应卡尔曼滤波方法的变形预测精度更高。     

卡尔曼滤波在光纤测温隧道火灾监测系统中的应用

公路隧道具有结构封闭且狭长的特殊性,隧道内的环境温度监测系统,需要在保证连续实时测量的同时,不引入额外风险。光纤测温技术具有测量连续实时、现场无需供电等优点,适合用于公路隧道的环境温度监测。所以对测温信号进行合理的处理和分析,提升监测的有效性,是需要重点研究的问题。文中采用卡尔曼滤波方法进行光纤测温系统的滤波降噪,并与现有方法进行比较,由实验结果可得,采用卡尔曼滤波方法的测温系统,其工作效果具有更好的实时性和灵敏度,可对高速公路隧道中的温度异常情况进行及时有效地反馈。