本期摘要

轮胎压力监测系统及轮胎压力传感器的现状与发展 作者：邹向光 宋国庆 王振强 李晓青 单位：中国电子科技集团公司第四十研究所,黑龙江哈尔滨150001 摘要：介绍了汽车轮胎压力监测系统及轮胎压力传感器的种类、工作机制、特点和其发展现状,涉及了典型的硅压阻式、电容式轮胎压力传感器、无电池石英谐振式表面波轮胎压力传感器的研究状况,以及可直接与标准轮胎集成的声表面横波压力传感器等新型汽车轮胎压力传感器,并探讨了当前研究中需解决的问题和今后发展方向。     

基于GSM网络的轮胎压力监测系统

汽车轮胎压力监测系统(TPMS)是一种能够在汽车行驶过程中对轮胎内部压力、温度进行实时监测,并在轮胎出现异常情况时进行报警,以确保汽车能安全行驶的保护系统。针对当前轮胎压力监测系统不能实现远程报警和系统体积大、功耗大、抗干扰能力弱等问题,设计出一款基于GSM网络的新型汽车轮胎压力监测系统。该系统具有GSM网络的可靠性高、低成本、低功耗和高安全性等特点,能够实时监测轮胎压力、温度等状态信息,将异常情况通过GSM网络发送给车主并进行报警,从而有效地保障了汽车行驶安全。     

基于MPXY8300的轮胎压力监测系统设计

该文在轮胎爆胎机理研究的基础上,研制了汽车轮胎压力监测系统.传感发射器以集成传感器、微处理器、发射芯片的MPXY8300为核心,实现轮胎压力和温度的测量与射频数据发送,并完成射频发射功率优化与软件低功耗设计.接收机采用集成SPI的STC12C5416AD微控制器与射频接收芯片MC33594构成,实现射频信号的接收、解调、数据处理、显示和报警,并完成接收灵敏度的优化设计.系统技术性能指标符合要求,已经投入实际生产.     

高集成轮胎压力传感器SP12分析及其应用

对高集成轮胎压力传感器SP12的特点、功能进行了详细地探讨;分析了压力、温度、加速度和电源电压参数的检测和补偿原理;介绍了SP12的唤醒和复位功能以及SPI协议的通信原理.最后给出了一个应用实例,通过装在某轿车轮胎内部的实测表明：测量精度达到实际应用要求.     

基于多传感器信息融合的轮胎压力监测系统

为了提高轮胎压力监测系统的精度,运用贝叶斯方法建立了其多传感器信息融合的数学模型。该模型融合了轮胎的温度和压力这两种互补信息,相对于传统的轮胎压力监测系统而言,具有信息的完整性、统一性、多样性和容错性等优点。实验表明该系统可以达到全面预警爆胎的作用,为监测轮胎压力和温度提供了一个行之有效的方法,功能可靠,适于推广。     

轮胎压力监测调整系统

提出并分析了轮胎压力对汽车安全的重要性。介绍了基于飞思卡尔半导体公司的单片机和压力温度传感器的轮胎压力监测调整系统的实现方法。利用其遥控无键输入射频技术实现传感器信号和控制信号互传,达到监控和调整每一个轮胎压力并保持其在正常范围内的目的,使汽车行驶在路上更加安全。     

基于调频载波通信的汽车轮胎压力监测报警系统

为了实时监测轮胎压力以避免由轮胎故障引发交通事故,本文详细讨论了设计的一种基于Motorola芯片的轮胎压力监测报警,系统的整体结构、硬件配置和软件功能的实现。该系统可实时检测和显示汽车轮胎的压力和温度,能及时确定轮胎故障并发出报警信息。由于采用调频载波进行数字通信方式,克服了以往调幅通讯方式下信号易受汽车运行干扰的缺点。     

轮胎压力监测模块的设计

介绍了基于Infineon公司的集成压力传感器SP12和Atmel公司的发射器T5754的轮胎压力监测模块的设计,对其工作原理和工作方式进行分析,给出了系统硬件设计与软件设计。该模块可实时准确监测轮胎的压力与温度,并具有低功耗、低成本等特点。     

直接式TPMS轮胎压力监测系统设计

着重介绍实现轮胎压力监测系统(TPMS)的电路设计和相关技术问题。TPMS系统由压力传感器模块和中央接收机组成。压力传感器SP12、微控制器和433MHz收发一体射频IC(nRF401)组成的压力传感器模块,完成轮胎压力的采集和发射任务。接收机接收压力信息,并进行处理。     

一种无源轮胎压力监测系统的设计

本文介绍了一种基于英飞凌SP30传感器的无源轮胎压力监测系(Battery-less TPMS)的设计,并给出了相关的程序流图、通信协议等.该系统可测定轮胎内部的温度和气压,确定故障轮胎并实时发出警告,避免爆胎事故的发生.     

电气化铁路牵引供电系统可靠性分析

牵引供电系统的可靠性与铁路系统的安全稳定运营息息相关,将2F技术（即故障模式及后果分析（FMEA）和故障树分析（FTA）两项技术的综合）引入到牵引供电系统的可靠性研究中,分别进行了牵引供电系统FMEA表和牵引供电系统FrA模型分析,阐述了2F技术在牵引供电系统可靠性分析中的综合应用。     

自确认压力传感器硬件平台设计

自确认压力传感器是一种不仅能输出压力测量值,并且能对其自身工作状态进行在线评估的新型压力传感器。系统利用TMS320F2812和TMS320C6713组成双处理器系统,完成对自确认压力传感器八路信号的同步采集和信号调理,然后利用DSP实现传感器的故障检测、诊断、自确认参数计算等复杂运算,将确认的测量值,测量值确认的不确定度,传感器状态输出给上位机或用户。实验结果表明,该系统实现了自确认压力传感器的各项功能,通过修改DSP软件部分,可以应用于其他传感器信号的数据采集与处理。     

基于自适应薄板样条全变分的肺CT/PET图像配准

全变分正则项虽然能够在具有滑移运动的肺等胸腹部器官图像配准时校正边界不连续位移场，但仍然无法保留图像的局部特征，损失配准精度。针对肺图像CT单模配准和CT/PET双模配准，通过像素点空间位置权重将薄板样条能量算子与全变分算子进行空间加权建立自适应薄板样条全变分正则项。然后，将正则项与CRMI相似性测度以及L-BFGS优化方法结合建立非刚性配准算法。通过DIR-Lab 4D-CT公共数据集和CT/PET临床数据集上的实验结果表明，提出的方法能够在保证边界不连续运动的同时保证图像内部的平滑性，具有更高的配准精度。     

基于智能终端的精神压力分析系统的设计

以心率变异性（HRV）作为应激水平的评价指标,分别探讨精神压力变化和HRV特征值变化的规律。基于对心电信号实时采集的硬件系统的研究,并在智能终端上进行信号处理,然后从中获取心率变异性（HRV）。通过做题任务,进而精神压力发生变化并对HRV特征值进行分析。实验结果发现,当人体产生压力时,HRV时域特征值中R-R间隔的标准偏差（SDNN）以及HRV频域特征值中总能量值（TP）,低频功率密度值（LF）和LF/HF比值上升比较明显,然而高频段功率密度值HF却下降较明显,且根据各个指标的上升和下降的变化速率不同,划分个体的精神压力等级。因此,采用HRV时频域的五项特征值,可以对人体精神压力进行定量反映和评价。     

车辆主动悬架优化设计与仿真分析

基于混合粒子群优化（Hybrid Particle Swarm Optimization,HPSO）算法设计了一种以降低车身加速度（BA）,悬架动行程（SWS）和轮胎动位移（DTD）为目标的车辆主动悬架线性最优控制器。建立了2自由度1/4车辆主动悬架动力学模型,运用混合粒子群优化算法对LQG控制器的权值矩阵进行优化求解,在Matlab/Simulink环境下,对不同工况下的车辆悬架进行了仿真分析。仿真结果表明,经过混合粒子群算法优化后的主动悬架在行驶平顺性和操纵稳定性上有所改善,并且优化后主动悬架性能指标BA,SWS和DTD的均方根值最大分别减少了22.56%,44.27%和19.75%。     

生理点配准的颅面局部形态关系建模

为提高对颅骨与面皮之间形态关系建模的准确度,提出一种生理点配准的颅面局部形态关系建模方法。以特征点对应关系为约束条件,基于TPS变形实现颅面初配准;根据欧氏距离与局部几何特征的加权距离确定顶点的最优生理对应关系,建立分类颅面模型库;将颅面形态关系建模问题分解为对每一面皮生理点各坐标分量建模的子问题集,运用单因变量多自变量PLSR,以面皮生理点的各坐标分量为因变量,选取显著相关的颅骨生理点相应坐标分量为自变量,建立由各面皮生理点坐标计算模型构成的局部形态关系模型。实验结果表明该方法可更准确有效地描述颅面形态变化关系。     

思维作业脑电的IMF能量熵特征提取与分类研究

提出了一种基于固有模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）能量熵的特征提取方法。对三类脑电思维信号分别进行了经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）,并得到与其相对应的IMF。试验发现对于不同类别的信号,同阶的IMF能量的判别熵有明显的不同。而采用K-近邻分类器对三类脑电信号进行了分类,发现基于最佳特征向量选择的分类试验的平均正确识别率达75%以上。     

一种智能过充气机控制器的设计

为了满足大批量轮胎充气工作的需要，提高充气速度和工作效率，设计了一种给汽车轮胎自动充气的智能控制器。介绍了该控制器的工作原理，测控系统的硬件、软件设计；分析了充放气过程中胎压变化规律。该控制器具有自主学习功能，能记忆不同型号轮胎的充放气时间。实验表明该控制器实现了轮胎充放气过程的自动化，提高了充气效率和压力控制精度。     

基于多传感器融合的动态手势识别研究分析

研究利用三类传感器（表面肌电仪、陀螺仪和加速度计）信号的特点进行信息融合,提高可识别动态手势动作的种类和准确率。将动态手势动作分解为手形、手势朝向和运动轨迹三个要素,分别使用表面肌电信号（sEMG）、陀螺仪信号（GYRO）和加速度信号（ACC）进行表征,利用多流HMMs进行动态手势动作的模式识别。对包含有5个运动轨迹和6个静态手形的识别实验结果表明,该方法可以有效地从连续信号中识别动态手势,三类传感器组合使用获得的全局平均识别率达到92％以上,明显高于任意两个传感器组合和仅采用单个传感器获得的平均识别率。实验表明该方法是一种有效的动态手势识别方法,并且相较于传统的动态手势识别的方法更具有优势。     

基于MDA的移动应用开发框架

手机应用软件开发需要耗费大量时间用于跨平台的移植,但该过程通常是重复的编码工作。为此,提出一种基于模型驱动架构的手机应用软件开发框架(MDMF)。利用模板将抽象出的平台无关模型转换为多个手机平台上的特定模型,进而生成对应的应用程序。应用结果表明了MDMF的有效性。