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新能源汽车故障诊断与维修方法研究
来源:汽车测试报告 发布日期:2023-08-15
新能源汽车作为汽车产业发展的重要趋势，已经成为各国高度重视的战略新兴产业。随着新能源汽车产业的快速发展，汽车维修企业对汽车故障诊断与维修技术的需求也日益增长。该文以新能源汽车为研究对象，对新能源汽车的工作原理进行介绍，分析新能源汽车常见故障类型，探讨利用各种诊断工具和技术手段进行故障诊断的方法，同时介绍一些常见的维修手段，以提高新能源汽车故障诊断与维修水平，促进新能源汽车维修效率和安全性的提升。
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油田机械设备状态监测与故障诊断技术研究
来源:中国设备工程 发布日期:2023-08-10
油田机械设备种类繁多、技术先进、作业连续、工作环境高温高压、易燃易爆、有毒有害、覆盖面大，这些特点给企业造成了一系列问题，并对设备的安全性提出了更高的要求。了解机械设备的工作状况，尽早地察觉到存在的设备安全问题，并采取相应的预防和处理方法，把潜在的危险和问题扼杀在摇篮中，这一切都离不开机械设备的状态监测和故障诊断。因此，对油田机械设备进行状态监测和故障诊断研究是十分必要的。
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基于模型预测控制的电动汽车直流充电桩功率器件开路故障诊断方法
来源:电工技术 发布日期:2023-08-10
针对电动汽车直流充电桩故障中较为常见的功率器件开路故障，提出了一种基于模型预测控制的电动汽车充电桩实时故障诊断方法。采用模型预测电流控制方法替代传统PWM整流器电流环中的PI控制器。在此基础上，将功率器件开路故障情况下整流器实际应用的开关状态与通过模型预测控制得到的最优开关状态相比较，建立故障特征信号，从而实现充电桩功率器件开路故障诊断与定位。由于不同功率器件故障特征信号之间互不影响，因此该方法对
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2018款大众迈腾B8汽车故障诊断与排除
来源:时代汽车 发布日期:2023-08-02
汽车作为现代社会人类生活中普遍需求的一种生产工具和交通工具，越来越广地进入了人们的日常生活。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。随着汽车保有量的激增和品牌的多元化，汽车装备技术也日新月异，尤其是汽车的电气化正在不断推进，导致汽车因线路故障、电气故障而抛锚的现象也越来越多，特别是在高速公路上，汽车一旦出现故障，会给
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汽车底盘系统的故障诊断与维修技术研究
来源:汽车维修技师 发布日期:2023-08-01
对于汽车来说，底盘系统的结构极其复杂，因此，就要求维修人员必须具备极强的汽车底盘系统故障诊断与维修技术，这样才能保证汽车的正常运转与驾乘人员的安全。本文针对汽车底盘系统的故障诊断与维修技术开展了研究。
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机械式立体停车库综合管理系统构建研究
来源:中国建筑金属结构 发布日期:2023-08-01
针对机械式立体停车库动态数据无法共享、故障维修不及时等问题，结合车库停车需求特征，构建了机械式立体停车库综合管理系统。系统选用Spring Boot、Hibernate框架作为主体框架进行开发，提出系统数据库及系统管理员模块、预约存取功能模块、终端管理模块及驾驶员功能模块四个主要功能模块。本系统将互联网与传统停车行业深度融合，在一定程度上提高了立体车库故障诊断效率及存取车效率，对机械式立体停车库的
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煤矿机械液压故障及处理分析
来源:机械管理开发 发布日期:2023-07-31
主要对矿用掘进机液压系统的故障进行了分析，同时对其诊断的过程及处理的方式进行了研究探讨，这对煤矿掘进机的高效运行以及降低故障发生的概率有着一定程度的积极作用。为了验证构建的专家故障诊断系统，又进行了工业性试验。结果表明，所研制的专家故障诊断系统可以对液压故障及时作出响应，以便工人维修。
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电动汽车动力电池故障诊断及发展趋势研究
来源:现代工业经济和信息化 发布日期:2023-07-30
介绍了动力电池系统组成及基本功能，从电池缺陷和整车使用分析了动力电池安全风险，并介绍了电池管理系统故障诊断策略，阐述了大数据在电池故障诊断领域的发展与应用。分析识为，动力电池是电动汽车三电系统的核心部件之一，其安全性是影响电动汽车发展的重要因素。电池故障诊断是降低安全风险，避免安全事故的重要手段。
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汽车驱动CAN总线系统原理及故障诊断分析
来源:南方农机 发布日期:2023-07-29
【目的】CAN总线技术构成的车载通信网络系统兼具经济性与可靠性，但汽车CAN总线种类和故障类型繁多，使得汽车CAN总线系统成为汽车使用和维修的一大课题。【方法】本研究阐述了汽车CAN通信的传输特点和总线的结构及信号特征，具体分析了迈腾B8L和现代名图两款车型的驱动CAN总线系统结构组成和通信原理，并以2016款现代名图汽车实际故障为例，进行了驱动CAN通信故障的诊断与检修分析。【结果】通过诊断检修
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基于改进残差网络的旋转机械故障诊断
来源:太阳能学报 发布日期:2023-07-28
针对传统风电机组轴承和齿轮箱故障诊断方法需人工提取特征而易引入人为误差和浅层神经网络提取特征困难导致诊断效果不佳的问题,提出一种基于改进残差神经网络的风电机组轴承和齿轮箱故障诊断方法。引入选择性内核网络(SKNet)结构来对卷积核执行注意力机制,引入全局上下文网络(GCNet)结构来充分利用全局上下文信息对不同通道进行权值重标定。实验结果表明,所提方法对在强噪声情况下对风电机组轴承和多维度特征的风
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