14、汽车驾驶员与摩托车骑手的情境意识比较

汽车驾驶员与摩托车骑手的情境意识比较

1. 引言

1.1 人类因素与摩托车保养艺术

此前的见解和研究问题在国际会议上受到了广泛欢迎。这引发了《TEC》杂志读者的共鸣,在大众媒体上也产生了有趣的新闻标题。一个反复出现的问题是:“比较汽车驾驶员和摩托车骑手的情境意识(SA)会不会很有趣?”提问者往往本身就是摩托车骑手,他们深知这两种交通工具在驾驶感受上的巨大差异。

罗伯特·M·皮尔西格在《禅与摩托车维修艺术》中写道:“开车时,你总是待在一个封闭的空间里,因为习惯了,你没有意识到透过车窗看到的一切就像电视画面一样。你是一个被动的观察者,一切都在一个框框里无聊地从你身边掠过。而骑摩托车时,这个框框消失了。你完全与周围的一切融为一体。你身处场景之中,而不仅仅是观看,那种身临其境的感觉非常强烈。你脚下五英寸处呼啸而过的混凝土是真实的,和你走路踩的是同一种东西,它就在那里,模糊得你无法聚焦,但你随时可以放下脚去触摸它,整个体验始终与你的即时意识紧密相连。”

从纯粹的实验角度来看,抛开皮尔西格对佛教哲学的探讨,这两种交通工具为反馈研究提供了绝佳的自然实验条件,是一个不容错过的机会。

1.2 汽车与摩托车的对比

开车和骑摩托车显然是不同的。以下是它们的一些区别:
- 操控方式 :摩托车的油门、前刹车和离合器由手控制(汽车则由脚操作),挡位选择由脚控制(汽车由手操作)。
- 车辆特性 :摩托车更小、更轻,占用道路空间少,机动性更强、速度更快,需要保持平衡,而且在大多数情况下比汽车能提供更高的道路视野。
- 环境

感应异步电机转子磁场定向控制基于模型参考自适应观测器(MRAS)+模数最优法整定电流环和对称最优法整定速度环的无感算法(Simulink仿真实现)内容概要:本文介绍了感应异步电机转子磁场定向控制的无感算法,结合模型参考自适应观测器(MRAS)实现转速和磁链的在线估计,省去机械传感器,提升系统可靠性。控制系统采用经典的双闭环结构,其中电流环通过模数最优法进行PI参数整定,以获得快速响应和良好稳定性;速度环则采用对称最优法进行调节器设计,增强抗干扰能力和动态性能。整个控制策略在Simulink环境中完成建模仿真,验证了其在无位置传感器条件下仍能实现高性能调速的可行性。; 适合人群:自动化、电气工程及相关专业的研究生、高校科研人员以及从事电机控制、电力电子运动控制领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于研究无速度传感器电机控制技术,特别是MRAS在转速辨识中的应用;②掌握模数最优法对称最优法在电流环和速度环PI参数整定中的设计流程工程实践;③通过Simulink仿真平台复现先进控制算法,服务于教学实验、科研项目或工业原型开发。; 阅读建议:建议读者结合Simulink模型同步学习,重点关注MRAS观测器的构建原理、PI参数整定的理论推导仿真验证环节,同时可进一步拓展至参数鲁棒性分析实际硬件实现。
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