基于K-L变换的汽车电控系统技木状态特征选择与提取的研究

随着汽车电子化程度的日益提高.汽车电控系统的故障诊断方法和理论受到了越来越广泛的关注.基于模式识别技术的汽车电控系统故障诊断方法具有非常广阔的应用前景.但是对具体的事件进行模式采集时,有可能造成样本在模式空间中的维数很大,由此带来数据处理的困难.若可通过K-L变换方法对汽车技术状态的特征参数进行选择和提取,并对选择前后的特征分别用神经网络进行模式识别.不仅能够提高识别的速度,而且能够提高识别的精度.     

电控汽车故障诊断技术的现状与发展趋势

汽车故障诊断技术是汽车电子控制技术的重要组成部分,在电控系统维修工作中起重要作用。总结了国外电控汽车故障诊断技术的发展过程,分析了汽车故障诊断技术的发展现状,介绍了国际现行诊断技术标准,并对未来汽车诊断技术的发展趋势进行了展望。     

基于观测器的汽车发动机电控系统故障诊断方法研究

针对汽车发动机电控系统负载不可测且存在随机干扰的情况,采用基于数学模型的未知输入故障检测观测器方法,研究其故障诊断问题。合理选择残差信号的阈值,能够可靠地诊断汽车发动机电控系统负载不可测且存在随机干扰时的故障。仿真结果验证了本方法的有效性。     

汽车电控系统故障诊断概述

随着电子技术的不断发展,以微处理器（CPU）为核心的电子控制技术,在汽车的各系统中得到广泛应用．汽车的综合技术性能有了质的升跃。任何一个完备的电控系统都具有故障诊断功能,它是电控系统乃至整个汽车正常运转的保障。     

论汽车电控发动机故障诊断方法

汽车发动机是一种由许多机构和系统组成的复杂机器,主要从电控发动机的结构方面阐述电控发动机的故障特点及诊断的基本原则,详细叙述电控发动机故障诊断方法的具体运用。     

电控发动机故障诊断检修常用方法

汽车发动机故障,可能是一般机械故障,又可能是电控系统的故障,亦可能二者兼而有之.所以在检修电控发动机时,应区分是机械故障,还是电控系统故障,然后按不同的维修工艺进行维修.下面着重介绍一些电控发动机常用的故障诊断方法及操作注意事项.     

汽车电控系统故障监测与自诊断

针对汽车电子控制系统自诊断设计中的基本问题,讨论了电控系统的3个主要部分——传感器、执行器和电控单元的故障监测和自诊断的一些实用技术和方法,为汽车电子控制系统设计人员提供了一些设计思路,对提高汽车电控系统的自诊断性能提供了有益的技术参考价值.     

凯美瑞汽车发动机故障灯亮的故障排除案例分析

针对一辆丰田凯关瑞汽车行驶中出现发动机故障灯点亮的情况，结合电控系统的工作原理，查找故障成因，最后发现是加装的摄像头品质不良所致。通过该案例说明了在对汽车电控系统具体故障诊断的过程中，需要掌握扎实的基础理论知识。了解系统的结构和工作原理，学习先进的控制技术和修理方法，同时要合理运用诊断工具和检测设备，借助电路图以及维修手册等资料，详细分析故障原因，然后进行故障排除。     

浅析电控发动机的故障诊断

1电控发动机的故障诊断 对电控发动机进行故障诊断时,首先要判断该故障是属于发动机的机械故障,还是属于微机控制系统的故障.由于技术的发展,现在的发动机电控系统十分可靠,故障率较低,所以应该先按常规发动机的故障排除方法进行检查.在大部分情况下,特别是仪表板上的故障指示灯未亮的情况下,都可能只是一些简单的机械故障.此时,应像发动机未安装电控系统那样去检查.     

发动机电控系统的故障诊断与检测技术

发动机电控系统是一个精密而又复杂的系统,其故障诊断较为困难,而造成电控发动机不工作或工作不正常的原因可能是电子控制系统,也可能是其他部分的问题。介绍电控发动机故障诊断时应注意的事项和发动机电控系统故障诊断的方法。     

基于二维主分量分析的人耳身份识别研究

有效的特征提取方法是解决人耳身份识别任务的关键之一。以主分量分析（PCA）为代表的线性子空间方法在特征提取工作中得到了广泛应用。为了更有效地提取人耳图像特征并减少运算量,将基于二维图像矩阵的2D-PCA方法应用于人耳身份识别。针对三个USTB人耳图像库,采用最近邻分类器,研究了选用不同的特征维数、贡献率,及不同的相似性测度时,2D-PCA方法与传统的PCA方法的识别性能。交叉验证的实验结果表明：2D-PCA方法较PCA方法获得了更短的训练时间和更高的识别率,说明基于图像矩阵的2D—PCA方法是一种效率更高,鲁棒性更强的人耳身份识别方法。     

基于改进YCrCb颜色空间的肤色分割

人脸识别是计算机视觉、模式识别、生物特征识别、图像处理等多学科交叉的一门科学,肤色分割是人脸识别研究中一个重要的步骤。针对基于YCrCb颜色空间的肤色分割在强光下分割不准确的现状,提出了一种基于改进的YCrCb空间的肤色分割方法,本文利用改进YCrCb颜色空间提高了强光下肤色分割的准确性和适应性。实验证明该算法减弱了光线强弱对人脸肤色分割的影响,更加准确的找到人脸区域,误检率较低。     

荷载模糊模式识别中的应变传感器优化布置

根据遗传算法的多目标优化方法和结构荷载模糊模式识别的原理,提出了一种应变传感器测点的优化方法.根据各点应变的变异系数和线性相关性,确定了测点的候选集;采用混合遗传算法,对测点的选择进一步优化;以钢牛腿结构为例,进行了模型数值仿真分析.结果表明,采用优化后的测点,钢牛腿结构荷载的大小和作用位置的识别精度得到了很大的提高.     

基于遗传算法的二维QR码图像识别

基元识别是二维码图像识别中的一个关键问题，提出了基于遗传算法的QR码识别方法．首先建立QR码待识别模式模型，据此进行遗传算法，通过实例进行图像识别．该方法抓住了QR码基元的重要特征，利用改进遗传算法，可以提高QR码图像的识别效率．     

隧道围岩分级的模糊模式识别法

利用模糊数学方法而建立的基于模糊模式识别的隧道围岩分级模型．给出了较为简单而且准确的隧道围岩级别判定方法,其有效性已经过了工程实例的验证。     

隧道围岩分级的模糊模式识别法

利用模糊数学方法而建立的基于模糊模式识别的隧道围岩分级模型,给出了较为简单而且准确的隧道围岩级别判定方法,其有效性已经过了工程实例的验证。     

字符图像混合二值化方法研究

在模式识别中,二值化效果的好坏直接影响着识别率。针对几种常用的图像二值化自动选取阈值方法,通过计算机仿真试验比较,提出一种全局阈值法和局部阈值法相结合的新的图像混合阈值二值化方法。     

改进非参数回归在交通流量预测中的应用

实时、准确的短时交通流量预测是实现交通控制与诱导的关键。结合模式识别的思想,提出基于模式识别的非参数回归算法,并将之应用于短时交通流量预测,最后用仿真试验检验了方法的有效性,仿真试验结果表明,该方法具有较高的预测精度。     

斜拉桥索无损检测信号的滤波处理方法

针对在役斜拉桥索只能进行无损检测的特点,设计了基于漏磁检测的缆索缺陷检测系统。实测结果表明,缺陷产生的漏磁信号往往附有大量的噪声信号,导致信号特征不显著。为此,应用信号平滑、小波包差分超限滤波和BP神经网络模式识别等信号分析方法,对采集信息进行滤波处理,以获取比较显著的特征量化信号。仿真结果表明,经过滤波处理后的漏磁信号特征明显,为桥梁斜拉索的断丝缺陷检测和分析提供了可靠依据。     

改进非参数回归在交通流量预测中的应用

实时、准确的短时交通流量预测是实现交通控制与诱导的关键。结合模式识别的思想,提出基于模式识别的非参数回归算法,并将之应用于短时交通流量预测,最后用仿真试验检验了方法的有效性,仿真试验结果表明,该方法具有较高的预测精度。