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纯电动汽车无法上电故障诊断与排除
来源:时代汽车 发布日期:2023-03-28
纯电动汽车无法上电故障为常见故障，其故障涉及部件较多，故障原因复杂，排除故障较为困难。本文分析了纯电动汽车整车上电流程，总结出上电失败故障原因及排除方法，为新能源汽车检修人员排除此类故障提供参考。
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汽车发动机温度过高的故障诊断与排除
来源:时代汽车 发布日期:2023-03-28
随着汽车利用率大幅度增加，汽车系统越来越复杂，汽车发动机的问题也变得常见。作为汽车的关键组件，发动机的运行状态非常重要，发动机长时间快速工作时，会产生更多的热量。如果汽车发动机温度过高，不能排出或冷却热量，则会发生汽车故障。同时，当发动机发生故障时，会引起异常噪声、启动故障、燃料消耗量增加，影响汽车的使用性能，更重要的是，可能会威胁驾驶人员的安全。本文浅谈汽车发动机温度过高的故障诊断与排除。
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旋转机械设备故障诊断与寿命试验系统开发及应用
来源:工业计量 发布日期:2023-03-26
对于设备管理人员及工程技术人员开展设备故障机理、故障特征和故障诊断这一系列工作的培训，湘钢自主设计开发了一套旋转机械设备故障诊断与寿命试验系统，部署于首席技师工作室，系统可模拟轴系、轴承、齿轮、润滑油污染故障以及模拟变速/变载对设备健康状态的影响。该系统创新性等应用多种类型传感器采集温度、振动、应力波能量、转速、扭矩等参数监测设备的运行状态，工程技术人员在该试验系统上动手制造故障并分析解决故障，达
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电动汽车动力电池热失控故障诊断研究
来源:汽车科技 发布日期:2023-03-25
基于电动汽车动力电池各类起火燃烧的故障现象，查找电动汽车在各种使用工况中产生动力电池热失控的诱因，结合动力电池结构特点与锂离子电池锂枝晶产生因素，针对各类引发动力电池热失控的诱因进行故障诊断分析，通过故障产生机理提出预防措施优化电动汽车使用方法，提出一套合理有效的电动汽车使用方案，推荐电动汽车柔和驾驶和安全驾驶，提高驾驶员和乘坐员的安全防患意识，减少或避免各类诱因引起动力电池热失控，提高电动汽车使
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人工智能技术在机械设计与制造中的应用
来源:电子技术 发布日期:2023-03-20
阐述基于信息化的机械设计制造特点，存在的问题，信息化与人工智能技术在机械设计制造中应用，包括信息传输、故障诊断、人工智能技术的融合。
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新能源汽车维修与故障诊断技术分析
来源:汽车测试报告 发布日期:2023-03-15
随着低碳环保理念的深入人心，市场对新能源汽车的需求快速增长。新能源汽车作为一类新兴产业，其相关技术的发展日新月异，然而其在诊断、维修部分故障方面难度较大，在一定程度上影响了新能源汽车的普及。该文重点介绍新能源汽车维修与故障诊断的几种常见技术，并结合相关实例提出有效维护新能源汽车的方法，旨在保障新能源汽车的安全性能，以获取更多消费者的青睐。
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汽车机械式转向系转向沉重故障智能诊断方法
来源:辽东学院学报(自然科学版) 发布日期:2023-03-15
受摩擦力等因素的影响，汽车转向压力检测误差过高，提出一种新的汽车机械式转向系转向沉重故障智能诊断方法。在明确汽车机械式转向系转向沉重故障特性的基础上，设计故障智能诊断决策树算法，并构建故障智能诊断平台。实验结果表明，利用该方法检测的转向压力与实际差值较小，有一定的应用价值。
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人工智能技术在机械自动化中的应用
来源:造纸装备及材料 发布日期:2023-03-15
现代科技在各个领域都有广泛的应用，对促进企业智能化发展具有十分重要的意义，给人们的生活和生产带来很大的影响。为了推动制造业的高质量发展，需要在机械制造业中引入人工智能，不仅能提升生产效率，还能节约人力，减少人力成本的消耗。机械制造与自动化中引入人工智能，这是时代发展的必然要求，对推动工业的升级和转变起到了很好的推动作用。文章概述了人工智能技术的定义和特征，分析了人工智能在机械自动化中的应用优势，阐
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PLC自动化控制系统在化工行业生产过程中的应用
来源:广西物理 发布日期:2023-03-15
随着工业自动化技术的不断发展和完善，PLC自动化控制系统在化工行业生产过程中得到了广泛应用。本文将从PLC自动化控制系统的基本概念入手，阐述了PLC控制系统的构成、工作原理和控制策略，并详细介绍了其在化工行业生产过程中的应用，包括生产过程监控、生产流程控制、设备自动化控制和故障诊断等方面。此外，本文还分析了PLC自动化控制系统在化工行业中存在的问题，并提出了相应的解决方案。通过对PLC自动化控制系
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轨道交通土建工程施工机械设备故障诊断方法
来源:工程机械与维修 发布日期:2023-03-10
盾构机作为轨道交通土建工程施工的核心机械设备之一，一旦出现故障会导致整个施工进度严重滞后。阐述轨道交通土建工程施工机械设备故障诊断方法，针对不同故障形式下盾构机各参数的变化，提取盾构机故障信号特征，预处理故障信号特征，提升故障识别效果，基于故障信号特征的时间序列构建故障诊断模型。通过实际施工现场测试证明，本文所提方法的故障诊断准确率96.55%、漏报率5.52%，验证了本文方法的可靠性。
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