利用车载设备实现交通信息服务的几种无线传输技术

利用车载设备向驾驶中的驾驶员提供实时交通信息，不失为解决交通问题的一个有效途径。章介绍了几种适合移动中车辆接收信息的无线传输技术，并介绍了一些相关应用。     

基于LabVIEW的车载轴承振动监测系统设计

目前大部分车用轴承的工作环境恶劣,轴承容易出现各种形式的故障。文章提出采用基于振动分析的轴承故障诊断方法,借助LabVIEW软件平台,以变速器滚动轴承为例设计出一套车载轴承振动监测系统。该系统可以使轴承处于良好的工作状态,并在故障产生后及时更换轴承以保证汽车运行的稳定性、安全性和可靠性,并对某些车用轴承进行实时的状态监测和故障诊断,对推进融入深度学习的智能诊断系统发展有着重要意义。     

基于OBD和GPS的车载终端设计

针对现有车辆的车载终端不能连接第三方特定云服务平台的不足,设计了一种基于汽车车载自动诊断系统（OBD）技术和全球定位系统（GPS）技术的通用型车载终端。车载终端以STM32F103ZET6单片机为核心,由GPS模块、4G通信模块、液晶显示器（LCD）等组成。车载终端通过汽车控制器局域网络（CAN）总线获得OBD数据流,通过GPS模块获得汽车位置数据,通过4G通信模块与云服务器进行通信。试验结果表明,该车载终端工作稳定可靠,能够读取汽车OBD数据流,能够准确地获得车辆的定位数据,并将数据实时发送到多个云服务器,能够接收云服务器下发的数据信息,实现对车辆的远程监控、道路风险预警等车联网功能。     

一种纯电动汽车全工况定时定量充电控制策略

随着国家大力支持新能源汽车产业发展以及消费者对新能源汽车的认可度不断提高,燃油车将逐渐退出历史舞台,对于纯电动汽车来说,充电是日常必不可少的一项操作,对于谷电和峰电价格不同的合理利用,将会提高用户的体验感并为用户带来用车成本的下降。为了解决前期量产车型市场用户抱怨定时定量充电设置步骤繁琐问题（设置必须插枪）,文章提出了一种新型的定时和定量充电控制逻辑,整车充电逻辑完全由整车控制器（VCU）控制,在任何工况下均可设置,操作简便,并且提示用户已设置预约充电时间。相较于原策略,将用户设置操作由6步减少为1步。     

车速限制技术及其在法国的进展

车辆限速行驶,将显地降低交通事故的发生量和危害性。“车速限制系统”是一种车载辅助驾驶设备,能帮助驾驶员更好地遵守道路车速限制,保障行车安全。本主要探讨“车速限制”技术的发展,并详细介绍了法国在“智能速度限制”研究领域的一项重要试验计划——LAVIA。     

基于PCA-GRU的轻型汽油车NOx排放预测

为建立一种轻型汽油车NOx排放预测模型,在昆明市内采用便携式车载排放测试系统（Portable Emission Measurement System,PEMS)对一辆轻型汽油车进行实际行驶污染物排放（Real Drive Emission,RDE）测试;利用主成分分析算法（Principal Component Analysis,PCA）对影响轻型汽油车排放的特征参数进行降维,将降维后的数据作为门控循环单元神经网络（Gated Recurrent Unit,GRU）的输入,建立基于PCA-GRU的排放预测模型,对轻型汽油车的NOx的排放量进行瞬时预测。结果表明,PCA-GRU模型对NOx的预测结果的平均绝对误差为0.133mg/s,绝对系数为0.88,相比于单一的GRU模型,分别提高了42.4%和8.6%。该排放预测模型可以实现对轻型汽油车NOx排放较准确的预测,具有一定的工程价值。     

基于零部件的CAN网络测试研究

随着汽车电气化、智能化、网联化程度的提高,整车电器架构越来越复杂,对车载CAN网络的可靠性、稳定性都提出了更高的要求,CAN网络测试在车型开发中扮演的角色也越来越重要。本文基于单零部件的CAN网络测试,对采用J1939协议的商用车24V电器零部件CAN网络主要测试内容及测试方法深入讨论,并对CAN网络测试的未来发展趋势作简单分析,以供参考。     

浓浓桑梓情耿耿报国心--记车载导航影音"泰斗"黄世和博士

火红的八月,一年一度的“长春国际车展”以其车城特有之风貌闪亮登场,人们完全可以期待依托“一汽”的强大优势,汇聚全国的各大车商,加上东北人民特有的豪迈奔放、热情好客,此次车展必将和以往历届车展一样,取得圆满成功！     

基于Doc2vec-LightGBM的CBTC车载信号设备故障分类诊断方法

车载信号设备是城市轨道交通信号系统的重要组成部分,其运营过程中会产生海量离散化、片段化的日志文本数据。目前,CBTC车载设备故障记录文本仍存在语义不明确、词语冗余的问题,从而造成故障致因溯源难,针对此,提出一种基于Doc2vec-LightGBM的CBTC车载设备故障自动分类诊断方法。首先对故障文本使用Jieba完成文本分词,依据TF-IDF实现分词文本数据的特征提取,并采用Doc2vec训练文本分词向量;其次针对数据不均衡的问题,采用Borderline-SMOTE算法进行少数类文本向量数据的补全泛化;最后,通过训练轻量梯度提升机LightGBM分类器完成故障文本自动分类。采用某信号厂商所记录的1 133条故障文本数据进行分类实验分析,并与支持向量机(SVM)方法对比。实验结果表明,所提方法在分类精确率、召回率上分别为98.2%、97.5%,证明了该故障文本自动分类方法的有效性和优越性。     

基于频率响应与图像特征提取的动车组变压器绕组状态诊断方法研究

动车组变压器是保障高速铁路稳定运行的核心设备,频率响应法是目前检测变压器绕组状态的有效方法。为提升车载变压器绕组状态诊断的准确性,结合暂态信号与频率响应法提出基于频率响应与图像特征提取的动车组变压器绕组状态诊断方法。搭建试验车载变压器绕组故障模拟平台,获取不同故障类型和故障位置的频响曲线,利用类Gram矩阵结合幅频和相频曲线信息,再利用密度分层法转换为伪彩色图,提取对应的灰度共生矩阵和灰度差分矩阵特征值,根据鹈鹕优化支持向量机方法对绕组故障进行诊断。试验结果表明：车载变压器绕组故障发生时,伪彩色图能够反映出故障信息,有利于图像分析和特征提取,采用基于频率响应与图像特征提取的动车组变压器绕组状态诊断方法能够识别车载变压器绕组的典型故障类型和位置。