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某汽车自控系统生产项目职业病危害因素及防护措施调查
来源:轻型汽车技术 发布日期:2015-08-15
随着汽车电子的发展,现代汽车要求有自诊断功能。本文详述了某纯电动汽车整车控制器对系统故障自诊断,并在出现故障时进行安全管理,有效的保护了整车设备及人员安全。
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小波和能量特征提取的旋转机械故障诊断方法
来源:电子测量与仪器学报 发布日期:2015-08-15
转子系统和轴承是旋转机械中的关键零部件,其长期处于高速、满负荷运行极易出现故障。基于振动信号处理的诊断方法具有可在线、实时诊断的特点,针对频谱分析对非线性振动信号故障特征提取的不足,研究小波包对振动信号进行特征提取。由于传统软、硬阈值量化方法在阈值处分别存在恒定偏差和不连续的问题,设计了一种参数可调的改进连续函数对阈值进行量化。系统首先对振动信号进行小波包分解与去噪,然后采用小波包能量特征提取方法
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基于HR/CFD技术的城市汽车尾气扩散规律研究
来源:制造业自动化 发布日期:2015-08-10
以汽车动力传动轴系为研究对象,探讨了一种基于Fisher判别分析的汽车动力传动轴系故障诊断方法。采用低通滤波方法对采集到的振动信号进行降噪处理,根据处理后的振动信号计算得到能够反映设备状态的时域和频域的无量纲特征参数,运用DI识别指标选取诊断敏感度较高的特征参数,基于Fisher判别分析从统计学角度将特征参数从多维向一维投影来实现状态识别问题的简化,结合逐次诊断方法更精确的判别设备状态。针对汽车动
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电厂旋转机械设备振动问题处理案例分析
来源:中国电力 发布日期:2015-08-05
介绍过去几年对某汽轮机、发电机、凝结水泵驱动电机和脱硫增压风机振动问题处理过程的案例分析,说明振动故障诊断和治理技术的实际应用及效果。这些故障涉及轴承失效、发电机动态匝间短路、结构共振和不稳定质量不平衡。每个案例分析中均给出诊断结论的评述以供参考。
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汽车安全配置大揭秘
来源:汽车维修 发布日期:2015-08-01
CAN(即控制器局域网络,全称Controller Area Network)作为工业现场总线之中的一部分,是现场总线的新一代局域通信网络。随着汽车制造技术得到突飞猛进的发展,汽车中常常接入很多的电子技术来支持其更多的功能。如果汽车想要执行一个非常复杂的动作,一旦控制系统变得相对繁琐,那么切换数据的信号线连接必定也将会随之复杂化,这样费用无疑会增加。想要解决这一现实问题,针对一般控制情况来讲,各个
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汽车前脸造型的表情设计
来源:科技通报 发布日期:2015-07-31
通过对汽车专业电类课程的职业核心能力培养要求的分析,提出汽车专业电类课程的仿真实训软件关键是围绕故障诊断分析的活动过程而进行,并以此构建知识与技能并进的诊断型专家系统。软件结合专家领域的知识库、推理机、动态数据库、人机接口等,构建汽车电路故障诊断的简单专家系统模型。在此基础上,结合车辆实际故障诊断的生产要素:选择运用万用表等检测仪器,辅助故障诊断分析表,构建专家知识库和推理机。构建的汽车启动系统仿
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浅谈汽车涂装新工厂规划思路
来源:科技创新与应用 发布日期:2015-07-28
汽车电控系统中,控制系统在不断扩大,精准度也在不断提高,且正在向着智能化的控制方向转变。现如今电控系统的复杂程度在不断提高,这就对汽车的安全系统有了更为严格的要求。所以在汽车电控系统的故障上进行自动检测与诊断技术为整个电控系统的安全可靠性提供全新的途径。
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改进VPMCD法及其在机械故障诊断中的应用
来源:中国机械工程 发布日期:2015-07-25
提出了一种基于时序AR模型的VPMCD(基于变量预测模型的模式识别)故障诊断方法:利用时序分析方法对故障信号建立AR模型,以蕴含故障特征的自回归参数作为故障特征量,采用VPMCD方法训练得到各故障特征量的预测模型,并利用预测模型对待诊断样本的故障类型和工作状态进行分类和识别。对滚动轴承和齿轮的振动信号的分析结果证明了该方法的有效性,与基于EMD的VPMCD法和基于AR的KNN法的对比结果证明了所提
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禁止捆绑销售强制消费
来源:汽车与配件 发布日期:2015-07-20
舍弗勒年度性促销活动已于2015年7月展开。有别于去年多品牌的促销形式。今年的促销产品集中于INA品牌旗下的皮带传动系统套装产品。值得注意的是。INA附件系套装也将同期上市。此外,舍弗勒汽车售后微信服务平台的搭建与完善,不仅为修理厂用户参与此次促销活动提供了便利,更搭建起了配件生产厂商与终端修理厂直接对话交流的平台。金牌品质赢金牌舍弗勒本次INA促销活动的主题为"金牌品质赢金牌",促销产品包括IN
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基于自学习理论的机械故障诊断系统设计与实现
来源:大众科技 发布日期:2015-07-20
文章设计一种基于自学习理论的机械故障检测方法,该方法通过对多组机械振动信号的采集,由SVM训练器进行故障的初步检测,经过多样本投票算法实现故障检测的最终结果判定。该监测方法综合应用了SVM分类器,以及多样本采样检测并投票的思路,提高了机械故障检测的精度。
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