新能源汽车的故障问题与维修关键技术研究

随着社会的不断进步与发展,工业化企业的再次崛起与城乡一体化的进程加快,人们对于能源的需求量也在逐年增大,新能源汽车应运而生。新能源汽车的诞生一定程度上缓解了环节能源短缺以及环境污染问题,但是新能源汽车的诞生时间较短,自身的发展方面存在着很多不成熟的地方,对于新能源汽车而言,加强对于汽车本身问题故障研究以及掌握最新的维修技术对于新能源汽车的长久化发展起着至关重要的意义。     

基于自适应联邦滤波的列控车载设备测速测距算法

基于转速传感器技术,提出1种列控车载设备测速测距算法,由自适应参数列车运动模型、空转/滑行时列车速度校正模型和基于联邦滤波的融合算法3部分组成。先建立列车运动模型,利用自适应参数更新列车运动模型和系统状态噪声,估计单个转速传感器所在轮对的速度和加速度;当检测到轮对空转/滑行时,利用设计的速度校正模型计算列车运行速度,并视之为1个虚拟传感器,有效克服空转/滑行引起的速度测量精度下降问题;设计动态调整信息分配系数方案,根据2个转速传感器所在轮对滤波估计速度和空转/滑行检测情况得到相应系数值,再通过基于联邦滤波的融合算法对2种模型计算结果进行融合,得到列车运行速度和走行距离。最后,利用不同场景下的接口型式实验采集数据,进行仿真分析并验证算法效果。结果表明:无论是列车正常运行场景还是制动时轮对滑行场景,该算法均可在仅使用2个转速传感器作为系统输入的情况下得到满足安全需求的准确结果,同时兼顾成本和精度。     

动车组PHM模型数据处理架构优化及关键技术研究

动车组故障预测与健康管理（PHM,Prognostics and Health Management）模型研究工作围绕动车组运维数据开展。数据是动车组PHM模型的驱动力，数据计算是动车组PHM模型的核心。文章从动车组PHM模型应用现状出发，对动车组PHM模型数据架构进行了优化设计，研究了动车组车载信息无线传输系统（WTDS,Wireless Transmission Device System）数据清洗及存储等关键技术，提升了PHM模型源数据处理效率。     

轨道故障引发的轮轨冲击特征研究

通过对不同轨道故障引发的轮轨冲击进行动力学仿真研究,得到了轨道断裂引发的冲击特征主要表现为多簇形式,轨道内部裂纹引发的则为一簇冲击,而轨道平直度故障引发的冲击特征为明显两簇冲击;仿真分析了车轮转速对各类故障冲击幅值的影响.现场监测结果验证了仿真结果的正确性.     

2007款奥迪A6L车发动机无法起动

故障现象一辆2007款奥迪A6L车,搭载2.8 L发动机,累计行驶里程约为23万km。车主反映,该车在行驶过程中,发动机突然熄火,随后无法再次起动着机。故障诊断接车后试车,起动发动机,起动机运转有力,但无着机迹象。发动机着机需要具备3个条件:正常的气缸压力、正常的点火和正常的喷油。     

EPB释放时间偏长问题研究

EPB是实现车辆自动驻车、释放等功能的部件。其作用是防止车辆在平路或者坡道上溜车。相对普通手驻车制动更加智能、高效。左右EPB卡钳电机分别执行驻车、释放等功能,其结构复杂,同时驻车、释放等功能由软件控制,其涉及驻车释放的一致性等问题。本文以某车型投放市场初期产生的释放时间偏长问题,通过对软件和结构硬件进行了深入研究,分析出卡钳密封圈尺寸超设计以及软件的释放时阈值的设置不合理是导致上述问题的根本原理。通过风险评估、技术改进等步骤,彻底解决了该问题,为后续产品开发提供了技术支撑。     

出口马来西亚国家石油公司的DF10DH型机车柴油机轴瓦故障分析与处理

出口马来西亚国家石油公司的DF10DH型机车柴油机曾出现连杆轴瓦铝合金层损坏故障,经更换损坏的连杆轴瓦后,在轴瓦状态良好的情况下,机车每次运转回段,检查柴油机油底壳滤网,仍出现轴瓦的铝合金小碎片沫。经过研究分析,查准了产生这种现象的原因,使问题得到圆满解决。     

动车组救援状态下制动系统的优化设计

为实现不同类型动车组之间的相互救援及功能优化,对比分析了既有动车组实现回送/救援功能的装置组成、控制原理和存在的不足,基于故障导向安全进行功能优化,设计了集成救援与被救援功能的回送救援转换装置,并优化了车辆控制电路。试验表明,新设计的回送救援转换装置能满足不同类型动车组之间相互救援的功能需求和相关标准,实现了对既有装置的功能集成及设计优化。     

基于CapsNet模型的过程故障识别研究

为了实现过程故障的识别诊断,文章使用CapsNet模型训练数据。首先,运用网络模型的空间特性,以向量的形式对训练数据进行特征表示、归一化处理。然后,进行卷积操作,在动态一致路由更新上进行故障分类。最后,增加重构模块来对输入数据矩阵反馈修正,降低损失误差,使网络快速收敛。同时,在每一层网络进行特征可视化,能清楚看到每一层网络特征图的变化。实验结果表明,文章模型的过程故障识别性能优于其他神经网络模型。