-
汽车电控发动机系统故障诊断与维修技术分析
来源:内燃机与配件 发布日期:2021-04-26
随着人们生活水平的提高,汽车作为重要的交通工具,几乎深入到家家户户当中,极大的方便了人们的出行与生活。科技信息的进步,汽车制造业越来越成熟和先进,而汽车的核心部件,就是汽车的发动机,发动机的电控系统在汽车整体的性能当中,都产生着巨大的影响作用,影响着汽车的经济性、安全性以及汽车的动力等方方面面。发动机电控系统本身具有复杂性的特点,因此,在汽车电控发动机系统出现问题或者故障时,对电控系统的维修和诊断
-
基于振动信号分析的纺织机械状态监测与故障诊断
来源:轻纺工业与技术 发布日期:2021-04-25
纺织机械状态监测系统可对纺织设备运行中的信号参数进行监测,然后结合系统基准参数的比对,分析在当前操控模式下,纺织设备面临的故障问题。基于此,以振动信号分析为切入点,阐述纺织机械状态监测信号分析及故障诊断,并通过实际案例予以论证。
-
基于人机一体化的汽车发动机故障诊断研究
来源:环境技术 发布日期:2021-04-25
发动机作为一种非线性对象,导致传统诊断方法的结果存在极强的不确定性,同时为了提升汽车发动机的使用寿命,降低发动机维修人员工作强度,提出一种基于人机一体化的汽车发动机故障诊断方法。通过小波窗口分析发动机形状的变化,得到发动机振动信号的细节与概貌,构建小波系数矩阵对振动信号降噪,并遵照曲轴转角分割时域能量,获取振动信号特征,依靠支持向量机算法组建汽车发动机特征分类器,最后利用人工蜂群方法计算权重函数优
-
基于振动信号分析的纺织机械状态监测与故障诊断
来源:轻纺工业与技术 发布日期:2021-04-25
纺织机械状态监测系统可对纺织设备运行中的信号参数进行监测,然后结合系统基准参数的比对,分析在当前操控模式下,纺织设备面临的故障问题。基于此,以振动信号分析为切入点,阐述纺织机械状态监测信号分析及故障诊断,并通过实际案例予以论证。
-
旋转机械故障多特征匹配(分类)方法
来源:浙江师范大学学报(自然科学版) 发布日期:2021-04-20
从时-频谱中高效提取出具有代表性的参数化特征,对于构建自动故障分类系统来说十分重要.但是,由于时间和频率分辨率的相互制约,加之交叉项干扰、外来噪声的影响,要实现参数化时-频特征的快速有效提取相当困难.为此,提出一种基于同步压缩小波变换时-频特征图像匹配的故障诊断新方法.首先,对多故障模式的测试样本进行适当的预处理,如去野值、去基频等;随后,利用同步压缩小波变换进行精细的时-频分析,得到具有更高时-
-
基于SAE与深度Q网络的旋转机械故障诊断
来源:组合机床与自动化加工技术 发布日期:2021-04-20
为了解决传统深度学习方法无法挖掘原始振动数据与旋转机械状态之间的非线性映射关系问题,提出了一种基于堆叠式自动编码器与深度Q网络相结合的深度强化学习旋转机械故障诊断方法。首先,建立故障诊断"博弈"模型从而为故障诊断代理提供观察、行动和获得奖励的交互式环境;其次,堆叠式自动编码器采用完全连接模型进行逐级的内在特征学习进一步构建了故障诊断代理,然后通过引入记忆回放和迭代更新策略以及奖励反馈机制,使得深度
-
基于径向基函数分类器的断路器机械故障诊断
来源:高压电器 发布日期:2021-04-16
机械性能损坏是引起断路器故障的主导因素,因而针对断路器的机械故障诊断研究具有非常重要的理论价值与实际意义。为了实现对断路器机械故障的有效诊断,文中提出一种基于高斯径向基函数的识别分类算法。该算法将信号整个有效频段内的归一化能谱作为特征向量,其中每一个频率分量对应着一个特征维度,而且不再涉及时频域分割,所以无需考虑分割依据及合理性等问题,因此具有更强的适应性。另外,所构建的故障诊断系统具有参数修正优
-
远程诊断技术在汽车OTA刷新应用的研究
来源:汽车实用技术 发布日期:2021-04-15
随着汽车智能化和网联化的发展,汽车已经不再只是个简单的交通工具,车主开始关注并期待OEM能否像手机更新软件那样远程维护升级自己的车辆,以获得自身更好的驾驶享受及新功能体验。同时OEM为了降低由于产品软件漏洞等引发的召回风险及新功能的迭代更新,利用远程诊断技术,也都积极构建汽车OTA升级体系,实现整车OTA刷新应用。文章主要介绍了汽车OTA和远程诊断技术,并提出一种汽车OTA刷新中远程诊断设计方案,
-
基于局部质心均值最小距离鉴别投影的旋转机械故障数据降维分析研究
来源:振动工程学报 发布日期:2021-04-15
针对旋转机械故障特征集非线性强、维数过高导致分类困难的问题,提出一种基于局部质心均值最小距离鉴别投影(Local Centroid Mean Minimum-distance Discriminant Projection,LCMMDP)的故障数据集降维算法。该算法在考虑样本的内聚性和分离性的同时,能够保持样本局部几何结构信息,反映样本与局部质心均值之间的近邻关系。从多个角度提取机械振动信号的混合
-
特征加权的高斯加权K近邻-支持向量机的水泵故障诊断方法
来源:机械科学与技术 发布日期:2021-04-14
针对实际运行环境下的工业水泵具有工况数据量大、运行时间长、特征类型多等特点，提出一种基于特征加权的高斯加权K近邻-支持向量机（GWKNN-SVM）的组合故障诊断分类算法。首先通过对某化工厂三台水泵5个月份的运行采集数据进行特征提取和清洗，然后分别使用高斯加权K近邻算法（GWKNN）-支持向量机算法（SVM）对数据进行快速粗分类和边界数据细分类，以提高水泵故障分类精度和识别效率。最后通过仿真实例比较
027-87841330