汽车变速器异响故障的原因与诊断

某解放牌汽车,在使用低速挡行驶时,变速器内发出金属摩擦声,尤其坡道行驶响声加剧,当换入高速挡时响声消失。经检查发现,原来是四、五挡滑动齿套与之相配合的固定齿座啮合磨损松旷,以及四、五挡变速叉厚度磨薄所致,更换新件后异响消失。 变速器经常在高速重载条件下工作,长期使用后各部机件疲劳损伤,磨损松旷,配合间隙     

神经网络技术在自动变速器故障诊断中的应用

在汽车各总成中,自动变速器因其结构复杂、技术要求高、拆装难度大、工作影响因素多,而成为汽车故障诊断的重点和难点。神经网络由大量简单的非线性处理单元高度并联、互联而成,具有对大脑某些基本特性简单的数学模拟能力。应用神经网络处理信息,不需要开发算法和规则,能极大地减少软件工作量。将神经网络引入到汽车故障诊断系统,利用神经网络建立自动变速器的故障诊断模型,能更快更准确地分析和排除疑难故障。     

基于BP神经网络的汽车发动机异响故障分析法

针对汽车发动机异响故障诊断中存在的问题,研究了应用人工神经网络进行异响故障诊断的分析方法。在介绍神经网络基本原理的基础上,以BP网络构造发动机异响故障诊断模型,并将C语言编程模拟故障分析方法应用于具体的发动机异响故障诊断。结果表明,其方法具有通用性、高效性、合理性。     

自动变速器的故障诊断

随着装用自动变速器车辆的增加,自动变速器的故障也在增加。由于自动变速器的结构和原理相对比较复杂,因此它的故障诊断目前还是汽修行业中的难点。本文阐述了各种测试方法在自动变速器故障诊断、维修后检验中的应用,期望给大家提供一个简捷实用的诊断、检验思路。     

富豪轿车自动变速器故障诊断与排除

结合多年的教学与实践经验,介绍了富豪轿车自动变速器的故障排除过程,为专业及维修人员提供参考。     

别克轿车自动变速器故障诊断与排除

结合多年的教学与实践经验。对别克轿车自动变速器出现的故障进行维修介绍,便于专业及维修人员参考。     

基于故障树的自动变速器无动力输出故障分析

液力机械式自动变速器结构复杂,其故障诊断是广大维修企业的难题.对此,文章以自动变速器无动力输出为例,分析其故障原因,并在此基础上建立了相关的故障树,随后对故障树进行了定性、定量分析,确定了故障底事件的概率,经进一步计算得出底事件在故障树中的重要程度,为自动变速器故障诊断仪的开发奠定了理论基础.     

汽车自动变速器的装配技巧

随着汽车技术的发展,自动变速器的应用越来越广泛,与手动变速器相比,自动变速器有结构复杂、工艺要求高等特点,装配时需要一定的技巧。 1．片式制动器的装配技巧片式制动器工作间隙明显大于离合器工作间     

汽车自动变速器故障与维修

汽车自动变速器属于机电液一体化的高技术产品,它无论是工作原理还是设备结构,都比手动变速器要复杂得多,文章就在介绍其功用的基础上,针对自动变速器的维修检查工作做出分析,并提出维修过程中的注意事项.     

基于BP神经网络的汽车发动机故障诊断方法研究

介绍了BP神经网络学习算法,建立了汽车发动机振动测试系统,在对发动机振动数据进行分析处理的基础上,获取了学习样本的输入向量与目标向量,应用BP网络学习算法对新构的网络进行训练,建立了一种发动机机械故障诊断的新方法,实例分析结果表明,这种新方法是可行的。     

电液自动变速器换挡冲击故障诊断技术探析

通过对电控液力自动变速器换挡冲击形成因素分析,系统地总结了电控液力自动变速器换挡冲击的故障原因,并对故障诊断流程中发动机输出转矩性能测试、油压测试、数据流与示波器应用、电控单元匹配与基本设置、液压控制阀体的检查等关键诊断技术进行分析和经验总结。     

基于BP神经网络的电控柴油机故障诊断

运用了优化算法的BP神经网络设计高压共轨式电控柴油机的故障诊断系统,以高压共轨式电控发动机的传感器数值作为BP网络的输入,把发动机的故障状态作为BP网络的输出,以此来对电控柴油机进行实时的故障诊断.将诊断结果与实测结果进行比较后,证明此方法是可行的.     

基于边际谱和神经网络的柴油机故障诊断

柴油机缸盖振动信号中包含着丰富的柴油机工作状态信息,利用缸盖振动信号诊断柴油机工作状态是一种有效方法.针对缸盖振动信号的特点,提出用经验模式分解方法对获取的缸盖振动信号进行分解,选取前3阶模式分量的边际谱、重心频率、重心幅值、偏度以及峭度等构成柴油机工作状态特征向量,基于BP网络对柴油机故障进行分类诊断.经对实测柴油机故障进行诊断表明,正确率达到85％以上,验证了诊断方法的可行性.     

基于故障树的应急汽车故障诊断专家系统

以部队在执行多样化运输保障任务中对车辆的野外应急故障诊断与维修为研究背景,结合故障树分析,规则推理和专家系统的思想。针对遂行车辆维修保障和车勤人员的具体特点提出了适用于部队的应急汽车故障诊断专家系统。系统可对车勤人员输入的诊断信息进行熟语术语化处理,并在传统解释系统中添加图形显示以利于准确、快速排除故障。此外,该系统还具有双向学习功能。     

基于BP神经网络汽车传感器温度补偿技术的研究

由于受到温度、磁场等外界因素的干扰,汽车传感器的测量精度降低,致使汽车的整体性能下降。为此,以对温度干扰最敏感的CYJ-101型压力传感器为例,采用18组样本数据对建好的3层前馈BP神经网络进行温度补偿训练。仿真结果表明,温度对压力传感器的干扰波动由补偿前的22%减小到补偿后的2.2%。BP神经网络技术的应用极大地提高了压力传感器的测量精度,并最终改进了汽车的整体性能。作为一种分析、处理温度补偿问题的新技术,它与传统方法相比具有无可比拟的优势。     

基于故障树分析法的汽车故障诊断专家系统

提出将故障树分析法与基于规则的诊断专家系统相结合的方法，以故障树的形式全面、系统、层次性地表述专家知识，通过故障树自动生成专家系统诊断规则库，实现诊断知识的自动获取，并确保诊断知识的一致性和完备性。以Windows98为平台、Delphi5．0为编程语言，开发出具有友好的人机交互界面、正向与逆向混合推理和具有解释功能的汽车故障诊断专家系统。以轮胎异常磨损的诊断为例，验证了该方法具有良好的应用前景。