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82.
针对基于固定路段行驶车速的相位差优化模型在优化双向滤波时存在的不足,本文基于车路协同环境下车辆–信号控制系统双向、实时通信的运行环境,研究并建立了车辆动态速度与交叉口相位差的整合优化模型.首先,基于对上游交叉口流出的两类交通流,即饱和交通流和非饱和交通流运行特征分析,建立了速度与相位差相互影响关系模型,在此基础上,分别针对两种不同的交通流,以干道实时流量与速度乘积最大为目标,考虑初始排队清空时间,可变速度范围,和相位差取值空间等约束条件,建立了车辆速度与相位差的动态优化模型,从而实现干道交通流不停车通过量最大且延误最小的目的.最后,对比分析了本文模型与经典Maxband绿波优化模型及Synchro软件的信号协调控制优化方案,结果表明,相比其他两种典型优化方法,本文模型能显著提高双向绿波带宽并大幅减少停车次数,提高协调控制的效益. 相似文献
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单轴红外姿态测量系统在测量小型无人机姿态角时存在盲区,通过增加一组与原轴线相垂直的红外传感器,形成双轴姿态测量系统,对盲区进行补偿。两组红外传感器一定有一组位于倾角可测区域,通过测试目标轴的输出温差的大小,判断位于可测区域的轴线,可实现对目标轴姿态角的解算。首次采用数字式输出红外热电堆传感器设计实现了180°无盲区的姿态角测量模块,经过测试,其静态误差小于2°。 相似文献
84.
针对水下运动体测速中存在的难度大、精度低等问题,提出一种基于加速度计和机械测速装置的融合测速方法。该方法实质上是一种改良的模糊自适应卡尔曼滤波,在常规卡尔曼滤波的基础上,引入了自适应参数,并通过模糊控制器对残差的监控来实时调整自适应参数。经Matlab仿真和实际试验证实:该方法可以有效地提高卡尔曼滤波器的跟踪性,并改善滤波效果,适用于通用的水下运动体测速。 相似文献
85.
This paper describes the application of SwRI’s cold-start PO
x
catalyst technology to reduce cold-start hydrocarbon emissions from a US Tier 2 vehicle at −7 °C. A reduction in −7 °C (20
°F) cold-start hydrocarbons will help US Tier 2 vehicles meet the proposed EPA NMOG standards. Improvements in cold temperature
hydrocarbon emissions would also be beneficial in many parts of Europe during the winter months. In this work, a total hydrocarbon
reduction of 19% was realized at 24 °C, in line with previous results, but only up to 3% at −7 °C. Insufficient oxygen in
the engine-out exhaust gas at −7 °C was determined to be the reason why the PO
x
catalyst failed to significantly reduce HC emissions. Addition of supplemental oxygen to the exhaust during the cold-start,
to simulate an adjustment in the engine calibration to less rich operation, resulted in a total hydrocarbon reduction of 18%
with the PO
x
catalysts in place, but no benefit when the PO
x
catalysts were removed. Hence, the PO
x
catalyst approach can be used to good effect, even under sub-ambient cold-start conditions. 相似文献
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88.
叙述了美国和欧共体柴油车排放法规和最新发展及世界主要固定柴油质量和规格的最新发展趋势,报道了柴油组成和性质对排放物影响的主要研究结果;分析了减少柴油车排放污染的主要措施,例如改进发动机、改进炼油工艺、采用尾气处理、采用颗粒物过滤-捕集器及采用减少尾气排污的三类柴油添加剂,最后提出了几点建议。 相似文献
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Anugrah K. Pamosoaji Pham Thuong Cat 《International journal of systems science》2014,45(12):2515-2528
An obstacle avoidance problem of rear-steered wheeled vehicles in consideration of the presence of uncertainties is addressed. Modelling errors and additional uncertainties are taken into consideration. Controller designs for driving and steering motors are designed. A proportional-derivative-type driving motor controller and a sliding-mode steering controller combined with radial basis function neural network (RBFNN) based estimators are proposed. The convergence properties of the RBFNN-based estimators are proven by the Stone–Weierstrass theorem. The stability of the proposed control law is proven using Lyapunov stability analysis. The obstacle avoidance strategy utilising the sliding surface adjustment to an existing navigation method is presented. It is concluded that the driving velocity and steering-angle performances of the proposed control system are satisfactory. 相似文献