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一种面向机械设备故障诊断的可解释卷积神经网络
来源:机械工程学报 发布日期:2024-02-07
卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)以其强大的特征提取和分类能力，被广泛应用于机械系统故障诊断任务中。但CNN是一个典型的“黑箱模型”，其决策机理和分类依据并不明确。这不仅降低了智能诊断结果的可信性，还限制了在高可靠性要求故障诊断中的应用。针对这一问题，具有物理意义的Chirplet变换被引入到传统卷积层中，形成具有优异可解释性的Chirplet卷积层和
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基于双加权不平衡矩阵分类器的机械故障诊断方法
来源:机械工程学报 发布日期:2024-02-05
针对机械故障样本数量不平衡情景下的故障诊断模型存在精度与泛用性不高的问题，借鉴模糊属性理论获取强监督模型的思想，设计了一种双加权不平衡矩阵分类器(Twin weighted imbalanced matrix classifier,TWIMC)。TWIMC通过使用基于样本不均衡度的模糊隶属函数调节每个样本的权重，以增强对少数类样本的关注，平衡模型对所有类别样本的倾向性。同时，TWIMC依靠先验知识
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新能源汽车锂离子电池组故障诊断技术研究
来源:时代汽车 发布日期:2024-02-05
文章针对新能源汽车中的锂离子电池组故障诊断技术进行深入分析，对多种故障诊断技术是进行深入研究，进一步探索大数据分析和物联网技术在故障诊断与预测中的应用，为新能源汽车的安全运行提供理论支持和技术指导，以供参考。
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2012款奇瑞A3汽车故障诊断与排除
来源:时代汽车 发布日期:2024-02-05
汽车作为一种重要的生产工具和交通工具，越来越广地进入了人们的生活。当今我国汽车工业的发展速度惊人，中国已成为一个汽车消费大国，培育健康有序的汽车市场，提升汽车行业服务品质已经显得刻不容缓。在今天经济全球化和信息化迅猛发展的时代，企业间的竞争更激烈，将与国外汽车企业巨头争夺国内汽车市场，而由于技术、体制、机制上因素，我国汽车企业普遍缺乏品牌竞争力。汽车不断地涌入老百姓家庭，汽车不再是单一的生产工具而
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基于振动信号的冶金机械中轴承故障特征提取及诊断分析
来源:机械管理开发 发布日期:2024-01-31
为进一步探究冶金机械轴承故障诊断准确率的提升路径，首先基于冶金机械轴承故障信号的特点，建立采集平台对轴承故障特征数据进行全面而精准的采集；而后基于采集结果，以自适应模糊熵提取方法为核心，建立基于振动信号提取的轴承故障诊断方法。从仿真分析测试结果来看，建立的故障诊断方法在准确性方面较具优势，预计其在后续的轴承故障诊断实际工作中也将具有潜在的应用价值。
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新能源汽车高压互锁故障诊断分析
来源:汽车实用技术 发布日期:2024-01-30
随着新能源汽车的快速发展，高压安全性受到了极大的关注，如何做到高压电不外露并保证汽车的安全行驶至关重要。针对高压安全，文章主要讲述高压安全保护措施——高压互锁，其在不同车型的高压互锁设计线路基本相同，而控制信号有所差别。以比亚迪秦EV为例，分析高压互锁线路、控制信号的传输，进一步分析了高压互锁故障机理和排故方法。文章对理解高压互锁原理和高压互锁的故障分析有一定的借鉴意义。
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新能源汽车空调系统故障诊断与排除策略研究
来源:汽车测试报告 发布日期:2024-01-28
空调系统是新能源汽车的重要组成部分，它不仅影响整车的舒适性和环保性，而且与车辆的安全性和稳定性密切相关。在新能源汽车空调系统的维护与故障排除工作中，技术人员需要根据车辆故障信息与使用情况，制定出科学、合理、有效的维护方案，并明确其检修内容与方法。该文对新能源汽车空调系统故障诊断与排除策略进行分析，以保障新能源汽车空调系统的正常运行。
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电子诊断技术在新能源汽车维修中的应用
来源:汽车测试报告 发布日期:2024-01-28
近年来，新能源汽车市场迅速发展，推动了新能源汽车维修行业的发展，而电子诊断技术是新能源汽车维修中的一项核心技术，对提高故障维修质量和效率具有重要意义。该文分析电子诊断技术在新能源汽车维修中的应用优势，探讨电子诊断技术在新能源汽车维修中的具体应用，提出电子诊断技术在新能源汽车维修中的应用对策，从而更好地提升新能源汽车维修效果，促进新能源汽车维修行业的可持续发展。
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汽车发动机故障诊断方法分析
来源:汽车测试报告 发布日期:2024-01-28
随着汽车工业的迅速发展，汽车已成为人们日常生活中不可或缺的交通工具。汽车在使用过程中会出现各种故障，特别是发动机作为汽车的“心脏”，其性能直接影响汽车的使用安全。为提高汽车发动机故障诊断效率和质量，该文对汽车发动机结构和原理、常见故障类型进行深入探讨，并分析传统诊断方法与先进诊断方法在实际汽车发动机故障诊断中应用的效果。结果表明，将传统诊断方法和先进诊断方法相结合不仅可以显著提高故障诊断的准确率，
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基于AVMD与DPC-FCM的旋转机械无监督故障诊断方法
来源:装备环境工程 发布日期:2024-01-25
目的 针对旋转机械故障诊断过程中存在故障信号特征提取困难、故障诊断过程有标签数据较少、故障诊断准确率低等问题，提出自适应变分模态分解算法（Adaptive Variational Mode Decomposition, AVMD）与密度峰值算法优化的模糊C均值算法（Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks Optimizing Fuzz
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