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现代汽车空调的结构原理与故障检修分析
来源:专用汽车 发布日期:2022-05-15
汽车空调控制系统在调整驾驶室的气温、湿度和清洁度等方面都起了很大作用。掌握新能源汽车空调系统的基本工作原理,是车辆检测和维护专业人员必备的基础理论与专业知识。在基本工作原理的基础上,了解汽车空调系统的常见故障维护方式,是高技能人员的重要专业技能。据此,根据多年的实际工作经历上,对新能源汽车空调系统的基本工作原理进行了剖析与总结,并深入梳理了常用的故障与修理方式。
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基于多传感器融合的智能网联汽车常见故障诊断
来源:汽车维护与修理 发布日期:2022-05-15
近年来，随着远程通信技术和汽车网络技术的发展，智能网联汽车获取信息的边界得到了极大的扩展，汽车与X（车、路、行人、云等）之间的信息交换更加畅通，信息共享更加便捷。智能网联汽车具有复杂的环境感知系统、智能的决策系统及协同的网络控制等功能，实现车辆安全、高效、舒适、节能行驶，最终替代人进行驾驶，使交通更加便捷高效。
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基于深度学习与电子听诊器的轴承故障诊断
来源:机床与液压 发布日期:2022-05-15
针对滚动轴承故障诊断，受启发于传统人工听诊的做法，以及利用传统机器学习方法提取故障特征过度依赖人工、诊断正确率低等问题，提出一种基于深度学习与电子听诊器相结合的滚动轴承故障诊断方法。该方法利用电子听诊器获取轴承不同健康状态下运行的声音信号，以轴承转动周期为数据样本长度，采用重采样数据集增强方法提高模型的泛化性。搭建基于TensorFlow的一维卷积神经网络深度学习模型进行实验验证，并利用t-SNE
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机器学习算法改进及在化工故障诊断中的应用
来源:粘接 发布日期:2022-05-15
研究基于机器学习算法，提出一种改进CNN网络的化工故障诊断方法。通过分析CNN网络结构特点与参数训练过程，采用PSO算法对CNN网络进行改进；然后，基于改进CNN网络，提出化工故障诊断方法；最后，通过以TE过程仿真软件，对本研究改进CNN算法在化工故障诊断中的应用进行验证。结果表明：可有效诊断化工故障，平均故障检出率达到91.23%，误报率为1.23%。相较于标准CNN算法、PCA算法、KPCA算
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汽车空调制冷系统常见故障的诊断分析
来源:造纸装备及材料 发布日期:2022-05-15
汽车空调作为提升车辆舒适性的系统，广泛安装在车辆上。制冷则是汽车空调的重要作用之一。汽车空调在使用中发生故障时，主要表现为不制冷或制冷不足。文章主要阐述了汽车空调制冷循环系统的工作过程，从制冷剂、冷冻油、制冷系统、压缩机、冷凝器等方面分析了常见故障的原因和诊断方法，并对一辆帕萨特B5空调不制冷的故障分析与检修实例进行了分析。
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一维改进LeNet-5及机械故障诊断应用
来源:机械科学与技术 发布日期:2022-05-13
针对往复机械设备故障诊断容易受到转速波动影响和深度网络诊断模型复杂、鲁棒性差的问题，提出了一种一维改进型LeNet-5的机械故障诊断方法，并对比分析了滑动窗和阶次采样的数据样本构造方法的效果。在经典模型LeNet-5基础上构建了结构简单紧凑的一维卷积神经网络诊断模型，模型仅包含了两个卷积模块、单一全连接层和输出层，卷积模块结合批规范化层和Relu层，提高训练速度和网络泛化能力，利用重叠池化窗口和随
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新能源电机机械技术与轴承应用技术
来源:铸造 发布日期:2022-05-10
新能源是我国实现工业体系全面提质、弯道超车的重要因素，这一结论在新能源汽车、光伏发电等领域已经得到了充分证实。从机械角度出发，发挥新能源价值的设备主要是新型电机，而新能源电机的核心部件则是轴承，为保障我国新能源产业安全、稳定及可持续性发展，势必需要重视新能源电机机械技术与轴承应用技术。由王勇、赵明编著的《电机轴承故障诊断与分析》（机械工业出版社，2021年2月第1版）一书，通过聚焦新能源产业的现状
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新能源汽车的维修与故障诊断技术研究
来源:内燃机与配件 发布日期:2022-05-05
随着我国节能减排战略的实施，新能源汽车逐渐成为汽车市场的“新宠”,成为很多家庭购车首选，汽修行业要积极提升新能源汽车维修水平，满足客户维修需求。新能源汽车维修难度比较高，我们要针对混合动力电动汽车、纯电动汽车常见制动系统、动力电池、电动机驱动系统和空调系统常见故障进行分析，明确各种故障原因，利用电子诊断技术对新能源汽车进行全面检测，尽快确定故障位置，及时排除故障，提升新能源汽车性能。
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高压隔离开关机械故障刚柔耦合动力学分析
来源:科学技术与工程 发布日期:2022-04-28
高压隔离开关是电力系统中使用规模最大的开关设备，隔离开关机械故障多发，但缺乏有效的诊断方法。为此介绍了动力学仿真原理与数值计算方法，并建立了GW5-126型隔离开关动力学仿真模型。通过对GW5-126型隔离开关合闸过程进行刚柔耦合动力学仿真，得到了GW5正常状态、卡涩、三相不同期状态下的仿真结果，分析总结了操动杆转矩在不同机械状态下的变化规律。对比了隔离开关正常与故障状态下的起始转矩、啮合转矩、啮
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基于时序关联分析的旋转机械故障诊断
来源:振动与冲击 发布日期:2022-04-28
随着大型旋转机械设备的广泛应用，高速旋转机械的故障诊断得到越来越多的关注。旋转机械的周期旋转特性导致信号间存在很强的时序关联关系，当故障发生时，故障特性会在旋转周期间逐渐传递。该研究分析滚动轴承不同类型故障、不同损伤程度振动信号时序相关特性的差异度，提出了周期记忆神经网络(periodization long short-term memory, P-LSTM)故障诊断方法。该方法首先提取旋转机械
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