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新能源汽车维修与故障诊断技术分析
来源:内燃机与配件 发布日期:2023-09-25
随着新能源汽车的普及，同时需要提高汽车的维修技术，维护客户的权益。对新能源汽车进行维修时，难度系数比较高，纯电动汽车和混动汽车常见的故障主要集中在，汽车的制动系统，电力发动机，汽车的驱动系统，和汽车的空调系统中，需要根据故障分析，找出新能源汽车的故障原因，在寻找汽车故障点时，可以使用相应的设备对汽车进行检测，比较常用的是电子诊断技术，可以快速找出故障位置，极大程度上降低了新能源汽车的维修难度。
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基于轻量级卷积神经网络的GIS绝缘和机械故障诊断方法
来源:高压电器 发布日期:2023-09-16
绝缘和机械故障是气体绝缘金属封闭开关设备（gas insulated metal-enclosed switchgear,GIS）中占比最大的故障类型，准确的故障诊断和状态评价对保证电力系统安全稳定运行具有重要意义。深度学习方法已成为故障诊断领域的主流，但传统卷积神经网络需要强大的计算资源，在计算能力一般的智能终端设备中难以应用。为此，文中提出了基于轻量级卷积神经网络的GIS绝缘和机械故障诊断方法
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机械液压系统现场故障诊断及维修分析
来源:造纸装备及材料 发布日期:2023-09-15
为系统解决机械液压系统在使用过程中出现的一系列故障问题，并确保系统高效稳定运行，文章从机械液压系统常见的故障现象着手，介绍了泄漏、油温过高和元件磨损等常见故障。同时，阐述了机械液压系统现场故障诊断的方法，并总结了机械液压系统现场故障维修的流程。
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浅析散粮汽车发动机电控系统故障诊断与排除
来源:现代食品 发布日期:2023-09-15
随着发动机电控系统在散粮汽车中的普及，针对发动机电控系统易发生故障，研究发动机电控系统故障诊断技术，提升维修人员技能水平，高效、安全地对散粮汽车发动机电控系统故障进行维修，就显得极为重要。本文阐述了散粮汽车发动机相关电控系统的原理、常见故障、常用维修工具仪器以及维修注意事项，并结合具体的故障案例进行分析，提高维修人员的技能水平，确保维修的安全、高效。
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多尺度加权CEEMD-1DCNN旋转机械故障诊断
来源:机床与液压 发布日期:2023-09-15
旋转机械振动信号具有较强的非线性、非平稳性的特点，互补集合经验模态分解(CEEMD)克服了传统EEMD的缺陷，提供了对信号从粗到精不同尺度的刻画。针对不同尺度对故障特性描述的差异，提出一种基于多尺度加权CEEMD的一维卷积神经网络(1DCNN)故障诊断方法。利用互补集合经验模态将振动信号分解成一系列本征模态函数(IMFs),然后求取各个IMF分量的峭度值，计算各分量峭度所占权重，根据各个分量权重值
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外部随机激励干扰下机械齿轮折断故障模糊性诊断系统
来源:机械设计与制造工程 发布日期:2023-09-15
在外部随机激励干扰环境下，为及早发现机械齿轮中的潜在故障，通过模糊性判断，设计了一种机械齿轮折断故障诊断系统。系统分为硬、软件两部分。传感器与采集器是硬件部分的关键组件，为软件流程提供支持。在软件部分，根据随机噪声激励干扰环境中齿轮折断故障的特征选取时变参数，在优化加速度振动传感器后，利用模糊算法设计了模糊预测模型，在对模型实施动态优化、更新修整后，设计训练程序用于训练模型参数，设计监测程序实时监
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逻辑推理在汽车电气故障诊断中的应用
来源:专用汽车 发布日期:2023-09-14
培养细致的观察力和缜密的逻辑思维能力在探案中十分重要,而在汽车电气故障诊断中亦是如此。以一辆2015款奇瑞E3手动挡轿车为研究对象,结合两侧倒车灯不亮及倒车影像不显示的故障现象进行逻辑推理诊断,分析了倒车灯工作原理,推理出倒车灯不亮及倒车影像不显示的故障原因,灵活运用故障诊断方法检测并快速准确找出故障部位且进行排除,以期为汽车维修人员对倒车灯不亮及倒车影像不显示故障方面的检修提供有益的参考。
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基于少参数CNN的多工况机械故障诊断方法
来源:南方农机 发布日期:2023-09-12
【目的】故障诊断是保障设备可靠、安全运行的关键措施。应着力解决现有故障诊断方法的假设故障样本为同分布的问题，从而提升多工况机械故障诊断的精准性和有效性。【方法】笔者提出基于少参数CNN的多工况机械故障诊断方法，并应用LiNet算法，对卷积神经网络的批归一化层进行优化。同时，笔者在基于CNN网络LiNet算法结构、LiNet算法训练、数据预处理三方面，对诊断方法的实现进行深度分析。在此基础上，笔者以
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新能源汽车电控系统组成及故障管理技术
来源:农机使用与维修 发布日期:2023-09-10
新能源汽车中电控系统是整车的重要组成部分，直接影响汽车整体行驶性能与安全性。提高新能源汽车电控系统故障诊断与维修是新能源汽车维修技术的重点之一。基于新能源汽车电控系统组成，对新能源汽车动力驱动系统、底盘电控系统常见的故障诊断与排除方法进行论述。研究结果可以为相关维修技术人员提供参考。
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基于时变滤波经验模态分解和SSA-LSSVM的变压器内部机械故障诊断方法
来源:电机与控制应用 发布日期:2023-09-10
为了准确有效地识别变压器内部的潜伏性机械故障，提出了一种基于时变滤波经验模态分解(TVFEMD)和麻雀搜索算法优化最小二乘支持向量机(SSA-LSSVM)的变压器内部机械故障诊断方法。首先，对铁心处于不同松动状态的变压器进行振动信号采集；其次，利用时变滤波改进的经验模态分解(EMD)对所得振动信号进行分解，以获取多个本征模态函数(IMF)即模态分量；然后，采用相关系数法计算IMF分量与原始振动信号
027-87841330