“整车电路”栏目征稿

本刊从2004年第1期开始增设“整车电路”栏目．每期用较多版面刊载或连载不同车型的整车电路资料,详细介绍流行车型整车电器配置、结构特点、电路分析、工作原理、使用维修、维护保养等。     

基于加速度区间判断的坡道识别方法

介绍了坡道识别的原理;在功率谱分析的基础上,设计了纵向加速度滤波算法,通过比较汽车在坡道上行驶时用加速度传感器测得的加速度数值与汽车纵向速度经差分后获得的加速度数值之间的差异,进行了基于加速度区间判断的坡道识别方法研究;完成了水平道路的加速度比较试验和坡道识别的实车试验,并在此基础上进行了基于坡道识别的换挡规律设计。实车试验结果表明:该方法能够进行坡道识别,并具有简单、实用、高效的优点;这种基于行驶环境识别的控制是未来汽车控制技术发展的方向。     

韩国双龙爱腾车电路(二)

<正>韩国双龙爱腾(ACTVON)车电子制动系统电路如图7～图8所示(图7见上期),安全气囊系统电路如图9所示,仪表和警告灯电路如图10所示,超级延时及警报控制系统电路如图11～图13所示,自动空调电路如图14所示。     

电容式传感器原理及在客车上的应用

介绍了电容式传感器的原理及其在客车上的应用方式,对汽车电子的发展及可靠性提高起到一定推动运用。     

重型汽车起动系原理及故障原因分析

<正>现代汽车电器、电子设备的特点主要体现在功能集约化(组合化)、控制电子化和连接标准化上。在分析线路的故障时,由于它总是与相关的电器设备相联系,所以一定要了解电路原理及电器设备的特点。     

汽车空调系统电路故障诊断与排除2例

目前绝大部分轿车都装备了自动空调系统,使得汽车空调趋于智能化。微控制器及大量的传感器在自动空调中广泛应用,这对维修人员的检测与维修技术提出了更高的要求,维修人员必须掌握自动空调的工作原理,运用其自诊断系统与故障诊断仪相结合的方法将故障排除。本文通过2个典型案例对汽车空调系统电路故障的分析,为大家在排除空调系统电路故障时提供维修思路。     

2007款斯巴鲁森林人ABS控制单元内部电路故障排除的启示

<正>车型:2007款斯巴鲁森林人,搭载2.0L发动机,4速自动变速器。故障现象:该车在事故维修后ABS故障灯亮。故障规律是,打开点火开关后故障灯紧接着亮起来。故障诊断:该车右前被撞击后,经过事故修复后出现该故障。该车更换了水箱框架,右前梁整形维修等。使用斯巴鲁诊断仪检测有故障码:DTC51阀继电     

融合序列形态学算子的城区LiDAR滤波方法

为解决单一形态学算子在LiDAR数据滤波中的准确性和自动识别问题,提出了一种融合序列形态学算子的城区LiDAR滤波方法.在顾及多种形态学算子优势互补特性和LiDAR不同地物数据特点的基础上,首先利用形态学开运算及白top-hat变换剔除低粗差噪声和树木、汽车、电力线等小型地物,然后利用形态学梯度查找大型建筑物边缘,最后利用连通性分析和二值形态学重建方法剔除大型建筑物,获得准确的地面与地物分类点.使用ISPRS提供的不同复杂度9组城区测试数据进行实验,结果表明,本文方法的Ⅰ类、Ⅱ类及总误差均值分别达到6.90%、3.33%和5.44%,整体分类与自动识别性能优于常规滤波算法.      

基于分块EnKF的非线性目标跟踪算法

针对滤波航迹的相关性以及初始状态的选择会对跟踪性能产生影响的问题,将集合卡尔曼滤波算法引入到非线性目标跟踪领域,验证了其可行性和有效性,提出了基于分块集合卡尔曼滤波的非线性目标跟踪算法.采用分块思想生成初始集合,使用协方差矩阵加权方法解决分块间的航迹相关问题.仿真结果表明基于分块集合卡尔曼滤波的目标跟踪算法计算复杂度和以往的集合卡尔曼滤波算法同阶的情况下可以提供更高的运动参数估计精度,解决了粒子滤波算法计算量大难以进行实时跟踪的问题.      

改进的无迹粒子滤波在组合导航中的应用研究

粒子滤波算法是一种适用于非线性非正态约束的统计滤波算法.针对粒子滤波存在退化现象,从围绕增加粒子的多样性和重要性分布函数的选择出发,提出了一种改进的无迹粒子滤波算法.该算法是利用无迹卡尔曼滤波产生的近似高斯分布作为重要性密度函数,在每次迭代中,结合马尔科夫链蒙特卡洛使粒子能够移动到不同地方,从而可以避免贫化现象.将这种算法应用到GPS/DR组合导航系统中,仿真结果证明了采用改进的无迹粒子滤波方法能达到很好的跟踪效果.