基于子波能量和神经网络分类器的机动车车型识别

为了使交通管理系统能进行可靠的机动车分类,研究了轿车、轻型越野车和货车3种机动车目标的声信号,提出了一种采用子波分解后不同尺度上声信号能量作为特征向量的特征提取算法,并设计了kNN(k近邻)分类器和改进BP神经网络分类器用于目标分类。目标识别和分类试验结果表明:所提出的特征提取算法能够很好地体现不同类型目标之间的差异,提取的特征向量稳健;设计的改进BP神经网络分类器的分类精度可达92.6%,且分类效果优于kNN分类器。     

基于S变换的柴油机燃烧差异的诊断研究

分析了传统的基于平稳过程的傅里叶变换存在的局限性,采用了S变换时频分析法对振动信号进行分析。对比不同燃烧状况时的缸内压力曲线、压升率曲线及振动信号S变换的结果,表明振动信号S变换得到的时频图像同缸内燃烧过程有密切的关系。为了便于对各缸的燃烧状况进行定量分析,提出了利用时频域内各点的幅值和表征各缸燃烧差异的新方法。在4缸柴油机上进行模拟试验对该方法进行验证,结果验证了该方法的有效性。     

城市交通信号控制研究综述

分析了我国城市交通信号控制研究的方法和现状。介绍了国内城市交通信号控制应用现状，并指出了我国城市交通信号控制的难点及其发展趋势。     

平面交叉口间距对道路交通的影响

平面交叉口间距主要包括信号交叉口的间距、无信号接入间距以及支路与交叉口的间距。研究表明道路上的交通事故率、出行时间、延误随着交叉口、交通信号、接入密度的增加而增大。总结分析了平面交叉口间距对道路交通的影响,并给出了一些参考性的建议。     

不同交通流状况下的交叉口信号控制策略

从交叉口信号的传统控制与现代控制两个层面，对不同交通流状况下的交叉口控制策略选取问题进行了较为全面深入的分析研究，分别讨论了定时控制、感应控制、模糊控制与最优控制在交叉口信号控制中的适用条件，并着重阐述了饱和交通状况下路口信号的最优控制方法，从而有效地解决了使用模糊控制技术进行交叉口信号控制时存在的一些问题。研究结果表明，在饱和交通状况下单纯依靠通过车辆数与排队车辆数来实施模糊控制并非合理，此时需要进一步考虑车道饱和流量因素的影响。     

单点交叉口信号实时配时模型及蚂蚁算法

以延误时间、停车次数和通行能力作为性能指标，各性能指标的加权系数随交通需求的不同而变化。提出交叉口实时配时，采用一种新型随机搜索思想——蚂蚁优化算法来求解此模型的非线形问题。仿真试验表明，所得结果优于经典方法，降低了交叉口的总延误时间和停车次数，提高了通行能力。     

瞬态成分提取在变速器齿轮故障诊断中的应用

基于小波包的信号瞬态成分检测与提取方法及其应用，提出基于小波包分解特征表示和瞬态特征重建方法并应用于汽车变速器齿轮的故障诊断，结果表明基于小波包分解的信号特征表示方法能有效检测信号中瞬态成分的存在，瞬态成分的重建结果有效地表示了齿轮的故障状态。     

起亚远舰轿车遥控器设定

一、系统介绍　起亚远舰轿车采用了钥匙防盗系统,钥匙防盗系统是一种防盗装置,只有与钥匙无线密码相匹配,才能成功启动发动机.当内装发射装置的点火钥匙插入点火开关时,发送密码信号输入到ICM,ICM把接收到的信号与存储的密码相比较,密码相同时,向ECM传送密码信号,ECM收到信号密码后,解除燃油喷射锁止状态,可以启动发动机.     

信号交叉口增量延误分析

为了对交通信号控制参数进行优化,需对交叉口延误进行定量分析与计算.对已有的平面信号交叉口增量延误模型提出了改进,并且对该模型进行了校正.针对交叉口处于非饱和与过饱和状态下的交通状况,用排队论分析并推导了交叉口增量延误公式.其结果既完善了现有的延误计算理论,又可为设置信号相位提供理论依据.     

信号交叉口排队长度动态计算方法研究

利用北京市道路交通的实测数据,对比分析了国外多种信号交叉口排队长度计算方法的结果.在此基础上,以SIGNAL94为基本模型,针对北京市交通的实际情况,建立了适合北京市交通特性和动态计算的排队长度优化模型.运用时间平滑处理方法减小了交通系统随机性对计算精度的影响.经过实际数据的验证在通常的交通条件下,优化模型的相对误差保持在5%左右.