纯电动汽车故障诊断案例分析

纯电动汽车作为市场上最普遍的新能源汽车,厂家大量生产,深受消费者的喜爱,要推动纯电动汽车的持续发展,必须要提高纯电动汽车的售后维修服务质量.维修人员要掌握纯电动汽车好的结构原理、检测维修技术,从而提升售后服务质量.本文从纯电动汽车故障诊断案例入手,分析纯电动汽车的维修检测方法,以供纯电动汽车维修人员参考.     

汽车维修中检测诊断技术的应用探讨

现如今汽车已经成为人们必不可少的代步工具,汽车的数量随之也越来越多,在汽车的行驶过程中,难免会出现故障之类的问题,因此汽车的维修工作也变的尤为重要,其维修的师傅必须具备丰富的工作经验以及理论知识,然后借助检测诊断技术来进行汽车的事故和问题故障的检测排查工作。本文围绕汽车的检测诊断技术以及该技术在汽车维修中的应用展开分析。     

浅析汽车维修新技术中发动机故障检测及维修技术

随着我国社会发展进步,汽车已经成为人民生活中不可或缺的一部分,而汽车运行过程中难免会发生故障,其中发动机故障的影响尤为严重。从简述汽车维修新技术的重要作用入手,进一步分析汽车发动机故障的检测方法,探究汽车维修新技术在发动机异响、发动机油样、发动机启停及发动机冷却系统故障检测和维修的途径。     

断头路打通场景下的路网优化评估

针对断头路的存在会降低道路利用率、加剧交通拥堵等问题, 构建了断头路打通在路网结构以及交通分配层面上的优化评估方法。在路网结构层面, 采用社区探测对路网进行划分, 获取社区作为受断头路影响较大的路段组合; 在交通分配层面, 将断头路打通带来的影响量化为路段平均速率的变化, 构造路网阻抗函数作为约束条件, 在社区内部进行断头路打通前后2次交通分配; 通过连续平均算法建立求解算法, 选取2次用户均衡状态的路段平均速率变化百分比作为评价指数。以北京市朝阳区路网为算例进行分析, 结果表明: ①900 pcu出行需求约束下, 断头路打通的平均指数均值小于0.6%, 表明在低负荷区域打通断头路不能带来明显的优化; ②在剩余3组较大出行需求约束下, 打通跨社区断头路的评价指数均值(3.097%, 1.833%, 2.633%)都大于打通社区内断头路(2.077%, 1.785%, 2.041%), 在市政工程中应该优先考虑打通跨社区路段。     

基于机器视觉的车辆检测与参数识别研究进展

近年来公路交通运输快速增长,交通车辆的快速准确检测与识别对智能交通系统和交通基础设施运维具有重要意义.随着机器视觉和深度学习技术的迅速发展及其在目标检测领域的广泛应用,车辆目标检测和参数识别也取得新的突破.该文从车辆参数的识别方法和应用研究两方面梳理了机器视觉和深度学习在车辆检测与参数识别领域的研究现状、最新研究成果和...     

基于Faster R-CNN与形态法的路面病害识别

为提高基于图像处理的路面表观病害检测识别效率及精度,引入目标检测中的快速区域卷积神经网络(Faster Region Convolutional Neural Network,Faster R-CNN)算法以快速识别病害种类、位置与面积;针对已提取的带边框裂缝病害区域,采用基于VGG16迁移学习与模型微调的CNN与50...     

总装车间继电器安装自动化的应用

文章介绍了一种车载线束继电器安装的自动化设备,设备采用Dalta并联机器人抓取继电器进行安装,继电器上料由另一台Dalta并联机器人和视觉引导完成.继电器安装过程中,力和位移的数据被实时监控和保存,单颗继电器安装节拍满足≤1.1s,单条线束作业节拍≤45s,满足汽车总装生产线节拍要求.     

基于STM32的蓄电池内阻测量系统设计

文章设计了一款以STM32微处理器为核心的蓄电池内阻测量系统,采用交流阻抗法对电池内阻进行测量.针对测量信号微弱,易淹没于噪声的特点,应用相关检测技术以检出有用信息.调试和对比实验数据表明,该系统可实现对蓄电池内阻的在线、快速、精准测量.     

基于Kinect深度虚拟线圈的夜间车流量检测

针对夜间环境下基于摄像机的车辆检测方法存在精度低、稳定性差以及无法对车型进行有效识别等问题,提出一种基于Kinect深度虚拟线圈的夜间车辆检测与计数算法.首先对Kinect深度图像进行预处理,分别获得运动目标深度图(MDM)与空洞深度图(HDM).然后在MDM与HDM上设置虚拟线圈,利用积分图像分别生成对应的一维运动信号,对其进行加权合成获得对车辆运动特征的表达,并在合成的运动信号范围内检测出车辆目标,并计算出车辆目标的几何特征,通过SVM对车型进行有效识别.实验结果表明,该算法对于单双车道的车辆计数正确率分别高达99.75%与99.25%,大小车型分类正确率可达99.80%,处理单张图片的平均时间仅为7 ms.     

公路隧道照明精确检测与智能控制系统研究

为解决公路隧道照明系统节能与行车安全、运营管理之间的矛盾,采用理论分析及实际检验的方法,分析了隧道照明控制系统的调光原理、照明控制系统结构以及亮度检测误差产生的原因,设计了一种可调量程的亮度检测仪并给出校准及亮度检测步骤,解决了公路隧道亮度精确检测的难题,采用模糊神经网络算法在照明系统中进行了实际应用,实践证明本算法在亮度满足实际运营需求的前提下可取得良好的节能效果。