国内商用车车桥行业发展动向

2007年汽车销量达到800万辆,其中商用车达到250万辆,与2006年相比增长23%,其中重卡更是呈现爆发式的增长达到60%.车桥行业是随着商用车技术的发展而不断提升的,商用车市场的良好形势推动了与其配套的车桥行业快速增长.     

电动轮汽车车速与道路坡度估计

针对电动轮汽车车速与道路坡度估计问题,本文中基于纵向非线性动力学方程设计1阶扩张状态观测器对车速与坡度进行联合估计,分析了估计稳态误差;同时,采用带遗忘因子的递归最小二乘估计算法分离加速度传感器信号中的坡度信息,并设置了比例系数来融合两类坡度信息,最终得到道路坡度估计值。搭建MATLAB/Simulink-Carsim联合仿真平台进行变坡度路面仿真,并在实际坡道路面完成实车测试。仿真与试验结果表明,所提出的方法简单、可行。     

基于振动信号分析的增压器故障诊断和转速测量方法研究

通过对实测增压器振动信号的分析,建立了适合增压器故障诊断和转速估计的振动信号分析模型。基于该模型提出了增压器振动监测和转速估计的方法。对影响转速估计精度的因素以及如何提高估计精度等问题进行了深入地探讨,提出了适合增压器故障诊断的增压器振动信号小波包滤波降噪方法,给出了提高增压器转速、诊断参数估计精度的办法。现场应用表明,采用振动信号分析技术确实可以诊断增压器的早期机械故障。     

基于交互多模型的车辆质量与道路坡度估计（双语出版）

车辆结构参数和道路环境信息的实时准确获取是提高智能汽车运动控制性能的重要因素之一，而车辆质量与道路坡度信息是多种汽车控制系统的必要信息，因此质量与坡度在线估计的研究一直受到关注。针对车辆质量与道路坡度的联合估计问题，提出了一种基于交互多模型的质量与坡度融合估计方法。首先，设定了适宜进行质量精确估计的工况条件，据此提出了基于模糊规则的质量估计置信度因子计算算法，进而设计了基于置信度因子的递推最小二乘车辆质量估计算法，以实现质量的在线估计。然后，以车辆纵向动力学模型为基础，建立了运动学和动力学2种坡度估计模型，并设计了基于运动学模型的线性卡尔曼滤波坡度观测器，基于电子稳定性程序ESP的纵向加速度信息实现坡度估计，设计了基于动力学模型的无迹卡尔曼滤波坡度观测器，基于ESP和发动机管理系统EMS的力信息实现坡度估计。运动学模型未考虑车辆姿态信息，坡度估算结果与实际值有偏差；动力学模型对模型精度要求高，算法稳定性差，为充分发挥2种方法优势实现坡度的精确估计，采用交互多模型算法实现了2种坡度估计方法的加权融合。最后，对所设计的算法进行了实车试验验证。结果表明：所设计的质量与坡度估算算法具有较好的实时性和准确性，适合智能汽车运动控制的应用需求。     

基于接收信号信噪比预测的自适应跳频信道质量评估

针对自适应跳频通信的特点,提出基于接收信号信噪比预测算法的信道质量评估方法.在FFH/BFSK系统中采用卡尔曼滤波器、信号子空间法和误码率性能分析法进行仿真.结果表明,在0～25dB的信噪比变化范围内,估计和预测误差较小,能够对信道质量做出实时评估,可用于快速自适应跳频通信系统.     

小波降噪在电力牵引供电系统谐波分析中的应用

电力机车作为电力系统的主要不平衡负荷、谐波源负荷，其特征谐波电流主要为3，5，7次高频谐波电流，这些高频谐波电流对电力机车的安全、稳定运行造成了很大的危害。以SS8型电力机车为例，仿真其整流电路工作过程，分析电力牵引供电系统谐波的特征，对牵引供电系统中的谐波电流信号进行小波分解、阈值处理和小波重构，以达到对牵引供电系统谐波电流信号进行降噪处理的目的。为寻找对牵引供电系统谐波电流信号降噪效果较好的小波阈值，仿真中分别采用Stein的无偏似然估计原理进行自适应阈值选择、启发式阈值选择、sqrt（2log（length（X）））阈值选择和极大极小原理阈值选择，根据谐波电流信号的不同特征，采用多种阈值处理方法使信号中的高频谐波电流含量减少甚至消除。仿真结果表明：电力牵引供电系统谐波电流信号的最优阈值为sqrt（2log（length（X）））阈值，用它降噪后可使信号中的高频谐波含量明显降低。     

基于压缩感知的正交偶极子阵列信号参数估计

[目的]针对传统的极化敏感阵列的波达方向(DOA)估计算法运算复杂度高、实时性差的问题,提出基于压缩感知的正交偶极子极化敏感阵列结构.[方法]将数据压缩思想应用于阵列结构设计,压缩接收信号矢量维度,减少射频前端链路数量,以控制系统的复杂度,使阵列结构设计具有高度的灵活性.基于结构降维多重信号分类(MUSIC)算法;首先...     

交通事故宏观计量经济学模型(英文)

从经济发展水平、人口数量、汽车保有量、道路情况等宏观因素入手,研究了国内外道路交通事故规律,分析了人均GDP与千人汽车保有量、万车死亡率、10万人口死亡率之间的关系。以宏观计量经济学和柯布-道格拉斯函数为基础,利用7个国家的历史数据构建了交通事故面板数据模型。分别采用固定效应模型和随机效应模型进行参数估计,并进行了Hausman检验,得到7个国家的交通事故宏观计量经济学模型。计算结果表明:在交通事故参数中,10万人口死亡率与人均GDP、人均道路长度呈正相关,与千人汽车保有量呈负相关;通过Hausman检验,自由度为3的卡方分布值为3.91,概率为0.02,小于0.05的置信区间;与随机效应模型相比,固定效应模型各变量的置信区间都小于0.05,拟合优度更好。可见,本文模型有效。     

General admissibility for linear estimators of multivariate random regression coefficients and parameters with respect to a restricted parameter set

This paper considers the linear model effected by random disturbance, Y = XB + ɛ, where $ \left[ \begin{gathered} B \hfill \\ \varepsilon \hfill \\ \end{gathered} \right] \sim \left( {\left[ \begin{gathered} A\Theta \hfill \\ 0 \hfill \\ \end{gathered} \right],V \otimes \Sigma } \right) $ \left[ \begin{gathered} B \hfill \\ \varepsilon \hfill \\ \end{gathered} \right] \sim \left( {\left[ \begin{gathered} A\Theta \hfill \\ 0 \hfill \\ \end{gathered} \right],V \otimes \Sigma } \right) , and Θ ^T A ^T X ^T NXAΘ ⩽ Σ. It gives a definition for general admissible estimator of a linear function SΘ + GB of random regression coefficients and parameters. The necessary and sufficient conditions for LY and LY + C to be general admissible estimators of SΘ + GB in the class of both homogenous and non-homogenous linear estimators are obtained. The conclusion is not dependent of whether or not SΘ +GB is estimable.