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1.
故障现象一辆2010年的比亚迪G3轿车,采用4G15S发动机。发动机出现无法起动的故障。 故障诊断与排除该车因发生交通事故而进厂维修,根据车身修复的要求,需要将发动机和变速器总成拆下,因正时带在事故中损坏,就在下面更换了正时带,车身修复结束后,将发动机和变速器总成装复后试车,却出现发动机无法起动的故障。  相似文献   
2.
金杯乘用车     
发动机无法起动着机 故障现象 一辆金杯乘用车(装备多点燃油喷射汽油发动机),起动时,起动机工作正常,但发动机无法起动着机,发动机故障灯不亮。  相似文献   
3.
例1奇瑞QQ轿车右后电动车窗不受控制故障现象一辆奇瑞QQ轿车(遥控器有自动升车窗功能),出现右后电动车窗有时不受控制,把车窗升上去后,又会自动降下来。故障诊断接车后首先进行基本检查。接通点火开关后,各车窗工作正常,并无卡滞现象。接着将4个车窗玻璃全部降下后断开点火开关,并坐在车内,按动闭锁按钮,2 s左  相似文献   
4.
针对现有生成对抗网络(GAN)难以高效率生成多模式的故障样本和训练不稳定问题,提出了一种改进辅助分类生成对抗网络(ACGAN),并将其用于齿轮箱多模式数据增强和智能故障诊断,以确保运载工具的安全运行;引入独立的分类器构建新型ACGAN框架,改善了经典ACGAN的分类精度与判别精度之间的兼容性;使用Wasserstein距离定义具有平滑特性的新型对抗损失函数,以此克服GAN易出现模式崩塌和梯度消失的缺点;引入谱归一化方法替代权重裁剪,限制判别器的权重参数,提高对抗训练过程的稳定性;为验证改进ACGAN的有效性和优越性,对齿轮箱的6类健康状态样本进行试验分析。分析结果表明:改进ACGAN生成的故障样本在数据层面和特征层面取得了更好的质量评估结果,其中基于结构相似度的评估指标平均优于对比方法0.249 3,基于最大平均差异的评估指标平均优于对比方法0.696 6;改进ACGAN的训练过程更加稳定,其损失函数具有更优的收敛性,同时在多模式故障诊断情景下具有更高的效率,其训练时间缩减为对比方法的20%;针对故障样本缺失的情况,改进ACGAN的生成样本能有效辅助深度学习智能故障诊断模型的训练,可将...  相似文献   
5.
故障现象一辆北汽陆霸车,车主反应发动机突然熄火后无法起动,但蓄电池有电,起动时起动机也运转。 故障诊断及排除接车后首先验证故障,确实如车主所述。拔掉一根高压线,接上一个火花塞,起动发动机,查看点火能量,点火能量强劲。接着将高压线插回,拆开空气滤清器,往空气滤清器里面喷点化油器清洗剂后再次起动车辆,立刻起动着机了,至此诊断该车为油路故障。该车进油管和回油管不好拆卸,所以就没测量油压,而且突然熄火应该不是燃油泵问题。  相似文献   
6.
故障现象一辆2007年的雪佛兰景程轿车,车架号为LSGVV52Z37Y0869**,采用L34发动机,出现前照灯不亮,仪表显示异常的现象。仪表盘上的故障表现为:仪表灯不亮,仅有后备箱指示灯亮着,其他指示灯都不亮(图1),起动发动机后,里程表和转速表均不显示,冷却液温度表和燃油表都不工作。  相似文献   
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