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电动汽车电动机故障诊断与维修技术研究
来源:汽车维修技师 发布日期:2023-11-01
本研究旨在深入探讨电动汽车电动机故障诊断与维修技术，以提高电动汽车维护保养的效率和可靠性。在研究中，我们系统分析了电动汽车电动机故障的常见现象和原因，提出了故障诊断步骤，并介绍了电动机的维修技术与应急处理方法。通过本研究，我们希望能为电动汽车行业的技术人员和维修人员提供有价值的参考和指导，进一步推动电动汽车技术的发展与应用。
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新能源汽车锂离子电池组故障诊断策略研究
来源:汽车维修技师 发布日期:2023-11-01
随着新能源汽车的快速发展，锂离子电池组作为其重要组成部分之一，其故障诊断和维修变得尤为关键。本文旨在研究新能源汽车锂离子电池组的故障诊断策略，以提高新能源汽车的安全性、可靠性和续航里程。
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基于残差网络的UR5机械臂故障诊断方法
来源:南方农机 发布日期:2023-10-31
【目的】UR5机械臂是常用的机械臂之一，但由于其负重较小，抓取物体时易发生故障，导致严重后果，因此探究UR5机械臂的故障诊断方法具有重要现实意义。【方法】研究团队提出了一种基于ResNet网络的UR5机械臂故障诊断方法。首先，利用MATLAB机器人工具箱对UR5机械臂进行仿真建模。其次，在对UR5六自由度机械臂抓取时产生的大量数据进行分析后，将数据输入网络进行故障诊断实验。此外，还设置了对比实验和
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新能源汽车故障诊断与维修技术应用
来源:汽车测试报告 发布日期:2023-10-28
新能源汽车的结构及动力设备与传统燃油汽车存在较大差别，而且新能源汽车的发展时间较短，因此关于新能源汽车故障诊断与维修的经验积累较为有限。为了保证新能源汽车的安全运行，需要加强对新能源汽车构造等方面的了解，并探究新能源汽车故障诊断与维修技术的具体应用。该文介绍新能源汽车常见故障，阐述新能源汽车故障诊断与维修技术的应用意义与类型，并提出新能源汽车故障诊断与维修技术的应用要点，以促进故障诊断与维修技术在
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汽车发动机状态监测与故障诊断技术研究
来源:汽车测试报告 发布日期:2023-10-28
汽车发动机状态监测与故障诊断技术和汽车发动机的性能、可靠性、使用安全直接相关。在汽车发动机长时间使用过程中，需要对其技术状态进行实时监控和评估，发现潜在故障并快速定位，以指导维护保养工作，确保汽车发动机可靠运行。该文分析基于声音信号、振动信号、油液分析等状态监测技术，以及模型建立、知识库建设等故障诊断方法，提出汽车发动机状态监测与故障诊断技术创新路径，以实现汽车发动机的状态评估和故障预测，提高汽车
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某品牌汽车故障维修案例分析
来源:内燃机与配件 发布日期:2023-10-23
当车辆出现故障时，如何快速有效诊断出故障产生的原因及排除故障，是维修技师在日常工作中所必须面对的问题。在开展案例分析过程中，本文以福特车系为例，对故障原因进行分析。从故障现象可能涉及到的系统工作原理出发，分析故障原因，初步提出维修措施，实际操作中不断调整检修方案，最终排除故障。通过对长安福特轿车在使用过程中出现的一些常见故障案例进行分析并归纳与总结，文末提出搭建故障图谱，将故障原因及排除故障的检修
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新能源汽车VCU故障管理架构研究
来源:汽车测试报告 发布日期:2023-10-15
随着新能源汽车保有量不断增加，以及汽车电子技术不断更新，整车电子电气系统日趋复杂。新能源汽车发展时间较短，当前其动力系统方面仍存在一些问题。为保障行车安全，提高新能源汽车的售后维修效率，需要构建一套完善的架构，对故障进行统一管理。该文对新能源汽车VCU故障管理架构进行研究，提出一套完整的故障管理流程，从而促进新能源汽车故障诊断系统的发展。
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基于知识图谱的钢厂设备故障智能诊断技术研究与应用
来源:冶金设备 发布日期:2023-10-15
随着科学技术的不断进步和应用，知识图谱已成为钢铁行业设备管理的重要工具。钢铁行业作为一个基础性行业，设备管理对于生产效率、质量控制和成本管理等方面至关重要。传统的设备管理方法往往面临着信息分散、数据孤岛、决策困难等问题，而知识图谱技术的应用可以有效地解决这些挑战，并提供更高效、智能的设备管理解决方案。通过将状态监测与预测、故障诊断与维修决策、以及知识共享与协作等方面的知识进行结构化表示和链接，知识
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机械电子系统故障诊断与维护技术研究
来源:中国机械 发布日期:2023-10-15
近年来，我国智能制造技术快速发展，智能化、自动化的发展模式使得高精度的机械电子仪器设备在工业领域中广泛应用，增加了设备系统运行故障问题的发生概率。基于此，本文介绍了机械电子系统诊断技术发展现状与面临的挑战，对当前传感器技术在机械电子系统中的应用进行探讨，并对人工智能在机械电子系统故障诊断中的应用路径进行深入研究，最后对机械电子系统维护提出了一系列方法。
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采用分数阶域MFL-Net的机械智能故障诊断方法研究
来源:动力工程学报 发布日期:2023-10-15
提出了一种分数阶域多尺度特征卷积神经网络的智能诊断方法。首先，对原始振动信号进行分数阶傅里叶变换(FRFT),获得多个分数阶次下振动数据的时频特征；其次，构建具有多尺度特征学习模块的轻量级卷积神经网络(MFL-Net),进一步从分数阶域时频特征中提取故障信息，通过训练获得诊断模型并应用于故障识别；最后，通过离心泵和滚动轴承故障数据集对所提方法的有效性进行验证。结果表明：所提方法可以有效提取非平稳信
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