现代汽车故障诊断技术

1现代汽车故障诊断技术 随着汽车电子技术的应用和发展，汽车电控系统日趋复杂。传统的诊断方法和诊断设备无论是精确度和使用方便性，还是对汽车技术发展的适应性均不能满足用户的需要，为了提高故障诊断技术，不断完善诊断理论和方法，必须广泛应用各学科的最新成果发展适用于诊断的边缘技术，并且借助于数学工具和计算机。目前应用的主要方法如下。     

汽车故障诊断技术的现状与发展趋势

汽车故障诊断技术是汽车电子控制技术的重要组成部分,在汽车维修工作中起重要作用。本文分析了我国汽车故障诊断技术的发展现状,并对未来汽车故障诊断技术的发展趋势进行了展望。     

现代汽车故障诊断方法及其应用研究

随着科技的发展,汽车的结构日益复杂,故障的原因也变得多样化。传统的经验法已经无法适应现代汽车的故障诊断,因此故障诊断技术的重要性越来越高。如果对于诊断方法没有一个系统全面的分析,也只能让它在实际中成为表面形式。因此以现代汽车故障诊断方法作为切入点,对其进行整理,希望为汽车修理提供一些有价值的参考建议。     

我国常用汽车检测与故障诊断技术探析

现如今,人们的生活普遍提高,汽车成为了人们生活工作中十分重要的角色,人们的生活已经离不开汽车,但是汽车在长时间的工作状态下就会出现一些故障.文章主要针对常用的汽车检测与故障诊断技术进行探析,详细介绍了检测与故障诊断的一些思路、手段、所需条件及技巧.     

汽车发动机智能故障诊断技术分析

近几年随着汽车工业的迅猛发展,电子技术在汽车上的普及应用。汽车已经成了机电液一体化的载体,各种智能技术的广泛应用,给广大汽车维修人员带来了很大挑战,而在众多的汽车故障中以发动机故障最为常见,因此,掌握汽车发动机智能故障诊断和维修技术,对提高汽车维修质量有积极帮助。     

现代汽车检测与维修技术探讨

随着科学技术的飞速发展,汽车制造业的工艺也在不断的改进与创新,很多的高科技产品被汽车应用,那么汽车检测与维修技术也要跟随时代的步伐前进,转变以前古板的思维方式,全新认识现代化的汽车检测与维修技术.文章主要阐述,传统维修技术与现代汽车维修技术的区别,及制约现代化汽车检测与维修技术发展的原因,并提出解决的对策.     

汽车发动机故障诊断研究的理论与方法

随着现代社会汽车制造技术的不断研究与完善,汽车工艺的不断提升,建立更加合理、更加科学、更加完善的系统汽车故障诊断理论体系成为发展的必要趋势。文章对汽车发动机故障诊断的理论和方法进行分析研究,分别从信号处理、模糊故障诊断、知识等方面进行分析和探讨,望对以后发动机故障的诊断研究提供帮助。     

浅淡汽车刮水器系统的故障诊断与排除

汽车刮水器系统是汽车结构的重要组成部分,汽车刮水器系统的正常工作对行车安全,尤其是雨天行车安全起到了非常重要的作用,一旦汽车刮水器系统出现故障,将会对汽车的行车安全造成威胁。本文对汽车刮水器系统常见故障及原因、故障的诊断排除等方面进行了分析,以供有关人员参考。     

新能源汽车常见故障诊断及维修技术分析

随着社会和经济的发展新能源汽车的应用越来越广泛,再加上石油、天燃气能源的缺少及国家对新能源补贴的优惠措施,促进了新能源汽车的发展.新能源汽车的发展顺应新时代的要求,发展潜力巨大,但其故障也亟待解决.通过对新能源汽车常见的电池、电动机、空调三大故障进行诊断分析,并提出维修对策,为推动新能源汽车维修行业的发展贡献力量.     

汽车发动机尾气排放及在故障诊断中的应用

文章首先简述了汽车发动机尾气排放的成分、形成机理以及影响尾气排放物的主要因素,然后分析了尾气成分异常与发动机故障的关系,最后通过实例介绍尾气排放在发动机故障诊断中的应用.     

数控机床的故障诊断与维修技术探讨

数控机床是一个同时具备了机械、电子、光学、液压、测量等技术于一身的自动化一体化加工设备.数控机床属于较精密仪器,在使用过程中机械、液压和电气等方面难免会出现一些故障,因而数控机床的故障诊断和日常维护是其在使用过程中必须要时刻注意的.事前的维护,正确的诊断是机床能够正常运作的重要保障.     

状态监测与故障诊断技术在水轮机调节系统中的应用与发展

文章简述了水轮机调速器状态监测与故障诊断的现实意义,介绍了状态监测与故障诊断的组成与工作原理,着重阐述了状态监测与故障诊断技术在国内外的应用与发展状况,指出了该技术目前存在的主要问题,并提出了状态监测和诊断技术未来的发展方向。     

风电机组传动链综合状态监测与故障诊断技术

为了实现对风电机组传动链结构及运行过程的监测与诊断,结合单一的物理仿真或单一的经验.利用风电机组传动链在线状态监测系统采集数据并预处理,采用FFT,FNN和专家系统推理机对不同类型的故障进行诊断,采用决策融合技术对诊断结果进行优化,构建风电机组传动链在线综合状态监测与故障诊断系统.将该系统与风电场CMS系统和SCADA系统相结合,对风电机组进行状态监测与故障诊断.以某风电场主轴轴承故障为例,分析振动幅值、故障发生时间、故障部位及故障程度,根据诊断情况,给出了专家意见.该系统具有很强的通用性、适应性、容错性和易实现性,提高了分析问题、推理及优化、远程诊断分析能力,达到了较高的智能化水平等建议.     

基于SA-PSO优化神经网络的拖拉机齿轮箱故障诊断

采用模拟退火算法,并融合了遗传算法的杂交和变异思想,对粒子群进行寻优运算,利用优化后的SA-PSO对BP神经网络权值和阈值进行优化.通过对拖拉机变速箱的齿轮故障进行诊断,结果表明,该方法解决了基本粒子群算法迭代速度慢容易陷入早熟问题;同时克服了传统BP算法容易陷入局部最小问题.与传统BP算法和Elman算法比较,在网络性能、收敛速度方面均优于前者,可以推广应用到其他故障模式和特征量之间具有非线性关系的故障诊断领域.     

基于SVM的多传感器信息融合技术在农用柴油机故障诊断中的应用研究

通过运用基于子模块决策输出融合的多传感器信息融合模型,专门针对农用柴油机运行机理和易发故障的特点,探讨了基于SVM的多传感器信息融合技术在农用柴油机故障诊断中的具体运用。通过对故障农用车实车数据比较试验表明,此方法在识别农用柴油机的故障类型上相比于传统诊断方法更加有效。     

风力机故障诊断神经网络特征参数确定方法

为了诊断风力发电机组的故障,在搭建故障诊断神经网络平台时,选择合适的输入层特征参数搭建小波神经网络以达到网络训练时的稳定收敛.通过对风力发电机组故障诊断神经网络系统输入层特征参数的选择研究.发现风力发电机的齿轮箱、转子、叶片为独具代表性的易故障部件.分别对3个典型故障部件的一般故障类型和其产生机理进行了分析,得出齿轮箱的频率特性可以用来表征其故障类型,不同的转子故障会对应于不同的轴心轨迹,而叶片的故障诊断则可以运用声发射系统.根据分析的结果,提出了输入层特征参数的确定方法.齿轮箱按照其故障的时-频特性来确定输入层特征参数;转子利用其轴心轨迹能够反映故障类型的这一特性,来确定输入层特征参数;而风机的叶片则是通过“声发射系统”测量叶片表面性能时产生的特性数据作为输入层的特征参数.该方法可为风电机组故障诊断神经网络的建立提供参考.     

现代CAD技术的发展

评述了当前CAD技术发展的动力，制造业环境的变化、企业结构重组以及现代化管理；分析了CAD技术发展的动向，即功能集成-信息／过程集成-异地协同设计-绿色设计；指出今后CAD技术应从CAD设计工具的完善、集成和CAD设计环境的完善方面进行工作。     

自动变速器常见故障诊断与分析

自动变速器故障诊断难度较大,在实际维修过程中,故障检测诊断比较盲目,缺乏一种很有效的方法.基于此,文章根据故障的征兆,遵循代码优先,从外到内、由表及里、先综合后拆分的原则,在机器不解体的情况下,分析故障的原因,确定维修部位.     

水电机组状态监测与故障诊断

文章主要从水电站的实际情况出发,对水电站机电设备状态监测和故障诊断的意义、内容以及国内外的应用、发展方向进行了描述,分析了现有水电机组状态监测与故障诊断技术的研究现状,指出了存在的问题,同时提出了未来水电机组故障诊断技术的发展方向.