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随着春耕生产的来临,各种农业机械开始投入生产作业。由于天气和机械本身具有的特性,这个季节在使用上一旦出现不当,农机最易出现故障。为了减少使用故障,提高作业效率,保证安全生产,除按规定操作农机外,还要注意以下几个方面的问题,做到了这些,就能保证春季农机使用中不会染“病”。 相似文献
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1.出油阀垫圈太薄,油泵不供油一台经检修后的S195型柴油机,喷油泵不供油,启动不了。将油门放在最大位置,从喷油泵上拆下高压油管,先适当拧紧出油阀紧座,摇转曲轴,手感油压很低。逐渐拧紧出油阀紧座,油压虽有升高,但出油量随之减少,直到最后断油。最后查明是出油阀的垫圈厚度太薄所致。 相似文献
94.
离合器是汽车传动系统中的传力机构,使发动机与传动系统暂时分离和逐渐接合,起到切断动力和传递动力的作用,同时还在汽车发动机中起到保护变速箱和发动机的作用,由于行驶条件瞬息变化,离合器工作频繁,甚至超载运行,这就造成各部机件磨损、变形、破裂,使其成为易损件。正确排除故障、维护有利于提高离合器的正常使用,并延长其使用寿命。本文从离合器的常见故障诊断、故障排除等方面进行论述,对汽车的使用者、维修者有一定的帮助。 相似文献
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96.
翅形态特征在重阳木斑蛾成虫性别鉴定中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为了明确重阳木斑蛾的翅形态特征在其性别鉴定中的作用,探索雌雄难于区分的成虫的数值鉴定方法。采用图像处理与分析技术,通过爱普生扫描仪获取重阳木斑蛾前翅图,利用BugShape v1.0软件提取雌雄成虫翅的轮廓特征,利用tpsDig2软件获取翅脉交叉点位置特征,并利用独立样本t检验和标志点空间普氏叠加和扭曲分析,以明确此类特征在该成虫雌雄鉴定中的作用。结果表明,重阳木斑蛾成虫左右前翅轮廓特征在同一性别中差异不显著。仅利用左前翅数据进行分析时,翅面积、短轴长度、等效圆半径、偏心率、球状性和圆形度在两个性别中存在极显著差异,周长和长轴长度的差异达到显著水平,而紧凑度和叶状性差异不显著。使用左右前翅作为数据集进行分析时,除紧凑度和叶状性差异仍不显著外,其余参数均达到极显著水平。雌雄前翅轮廓特征作为指标来判别性别时正确率为100%,但存在左右翅相互错判现象。翅膀内部翅脉交叉点的空间位置在个体间存在较大差异,主要表现在相对于翅的横向方向变异大。雌雄间的差异主要存在于外缘附近的翅脉交叉点。结论:通过前翅的轮廓特征可以区分重阳木斑蛾雌雄成虫的差异。翅脉交叉点空间位置在雌雄间和个体间存在一定的变异。 相似文献
97.
本文针对DNQ1能见度传感器使用在DZZ5自动站的情况,介绍能见度传感器工作原理与连接安装。对能见度的数值缺测和数值超差故障现象,介绍了排查方法,为分析排除故障、提高维修效率提供基础支撑。 相似文献
98.
电气系统是汽车稳定、安全运行的重要组成,如果出现故障就会导致汽车无法正常启动,留下安全隐患.汽车电气系统的结构十分复杂,如果操作不当或者部件损坏,容易出现开关信号电路故障、蓄电池亏电故障、起动机运转异常故障、冷却液温度传感器故障等典型故障.需要检修人员采取合适的诊断和维修方法,及时处置,以此尽快恢复电气系统正常运行.常... 相似文献
99.
自适应最大相关峭度反褶积方法诊断齿轮轴承复合故障 总被引:2,自引:2,他引:0
为了解决传统最大相关峭度反褶积(maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)在故障诊断中容易出现因参数选择不当而影响诊断效果的问题,该文提出了一种基于量子遗传算法(quantum genetic algorithm,QGA)的自适应最大相关峭度反褶积方法(maximum correlated kurtosis deconvolution with quantum genetic algorithm,QMCKD)用于齿轮和轴承复合故障诊断。通过量子遗传算法自适应选择最大相关峭度反褶积的2个关键参数滤波器长度(L)和反褶积周期(T)。使用QMCKD处理原始振动信号,提取复合故障信号中的所有单个故障信号,分别对单个故障信号进行频谱分析从而识别故障特征。在对齿面磨损-滚动轴承外圈损伤复合故障诊断中,QMCKD能够识别齿轮故障频率及其2~4倍频,识别轴承故障频率及其2~6倍频,且主要频率成分周围干扰谱线很少,故障类型容易识别。与直接频谱分析和变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)相比,该方法在诊断效果上具有优越性。在对齿根裂纹-轴承滚动体损伤复合故障诊断中,QMCKD能够突出齿轮故障频率及其2~5倍频,突出轴承故障频率及其2~8倍频,齿轮和轴承故障特征明显,验证了方法的稳定性。试验结果表明QMCKD能够有效识别复合故障中齿轮和轴承的故障特征,可用于齿轮箱的齿轮、轴承复合故障诊断。 相似文献
100.
采用显微成像术及形态计量分析技术对黑颈鹤与灰鹤的初级飞羽、次级飞羽、尾羽及绒羽的结构进行了形态学分析,应用单因素分析、独立样本t检验对形态结构量化指标进行了统计分析,并建立了特征指标的Fisher判别函数。结果显示:宏观结构层面,2种鹤类羽毛的色泽形状不同,且初级飞羽、次级飞羽内翈羽枝长,尾羽内翈羽枝与羽干的夹角,初级飞羽羽片面积差异显著;微观结构层面,2种鹤类的次级飞羽有钩羽小枝腹齿数及纤毛对数及羽小钩数,飞羽的无钩羽小枝腹齿数,尾羽的有钩羽小枝羽小钩数,绒羽节状羽小枝的节直径以及节间距等结构指标差异显著。通过对黑颈鹤与灰鹤的羽毛宏观、微观的特征结构进行量化分析,构建了以差异指标为依据的Fisher判别函数,使用回代法检验判别方程的正确率为80.2%。综上所述,通过有钩羽小枝羽小钩数、成对纤毛数、腹齿数,无钩羽小枝腹齿数,内翈羽枝与羽干夹角,内翈羽枝长,羽片面积和羽片羽轴长这8个量化指标,可以对未知来源的灰鹤与黑颈鹤的初级飞羽、次级飞羽、尾羽样本完成种间分类,进一步丰富了我国珍稀鹤类物种鉴定方法或途径。 相似文献