简介:针对手动挡车辆在运行过程中无挡位传感器的情况下挡位信号无法识别获取的问题,通过对多次整车转鼓试验进行分析,发现读取CAN总线里面的速比信息,然后基于直方图计算各速比范围信号出现的频率,并以此确定挡位数目和速比的大小范围,再利用Parzen窗函数的方法获取各挡位的实际速比,可以实现对挡位信号精准的识别。试验结果表明,采用Parzen窗的挡位识别方法能够识别出挡位信号。对比Parzen窗获取的挡位识别信息与挡位信号传感器直接获取的挡位信息,发现两者的相似度很高,这也验证了该方法的可行性和准确性。该方法提供了整车运行过程中一种挡位识别的新方式。
简介:摘要目的探讨产程中头位难产的识别与临床处理方式及其临床效果。方法采取方便抽样法选取2015年6月—2016年6月期间在我科室进行分娩且临产后经四步触诊法结合B超检查而筛查出的横枕位和枕后位的产妇100例,按照产妇入院顺序的奇偶性将其分成观察组和对照组,每组组内均设置50例研究对象。对照组产妇均给予顺其自然分娩,不给予任何特殊临床处理;观察组产妇给予人工破膜、产妇体位、徒手扩张宫颈和徒手旋转胎头处理。对于两组宫缩乏力的产妇均给予催产素加强产力,行胎心监护。结果观察组产妇的自然分娩率为92.0%,对照组产妇仅为74.0%,P<0.05组间比较具有显著的差异性。潜伏期观察组和对照组产妇的先露下降平均速度、宫口扩张速度没有明显的差别,P>0.05组间比较不具有显著的差异性。活跃期观察组产妇的先露下降平均速度、宫口扩张速度,都明显的短于对照组产妇,P<0.05组间比较具有显著的差异性。结论熟练掌握头位难产的征象,严密观察产程,及早识别头位难产,并及时给予人工破膜、产妇体位、徒手扩张宫颈和徒手旋转胎头等临床护理,可显著降低产程胎头难产发生率,对于确保产妇与胎儿的健康具有重要的临床意义。
简介:在混合动力商川车电控机械式自动变速器(AMT)系统中,因制造、装配、磨损、更换等导致变速器荇挡位疆存在差异及变化,引起选换挡成功率降低甚至工作异常,需通过AMT挡位自学习解决此问题。针对AMT静态时各挡位位置自学习控制策略提出了优化,主要包括挡位学习顺序和再次进挡学习策略,通过自整定PID技术进行自适应参数优化。经过试验验证,提高了自学习成功率、合格率、效率和一致性。