广州本田雅阁轿车安全气囊故障码的清除方法

本文讲述了广州本田雅阁轿车安全气囊系统的组成,以及清除安全气囊系统的故障码的两种方法,清除安全气囊系统故障码的具体步骤;还介绍了本田HONDA PGM专用检测仪的组成与使用方法.     

电控发动机的故障码人工读取方法

针对目前国内外常见车型所配置的电脑控制燃油喷射式发动机，介绍用人工方法读取故障码的模式、操作方法及其故障码的显示方式。     

谈现代汽车电控安全气囊系统(SRS)故障检修问题

现代汽车的电控安全系统(SRS)故障代码多用报警灯闪烁显示，通过对其检查连接器短接，触发自诊系统可将存储的代码输出。消码方法因车而异。现以丰田轿车为例谈谈SRS系统的故障检修问题。     

故障码表示的可能故障部位或原因

汽车电喷发动机通过故障码判别故障.故障码显示的传感器信号如果不正常,则表明有故障,可能的故障部位或原因具体如下:     

浅析现代汽车安全气囊系统(SRS)的原理及检修

随着交通事故的不断增加，以及用户安全的意识的提高，为了减少汽车发生碰撞时由于巨大惯性力所造成的对驾驶员和乘员的伤害，现状汽车装用安全气囊系统越来越普及。本对汽车安全气囊系统的原理及检修作了分析与探讨。     

汽车安全气囊控制算法的基础研究

本文在现有安全气囊引爆时刻确定准则的基础上,主要分析一些能够决定汽车碰撞程度的基本参数与其他常用参数．最后总结了现有基于这些基本参数与常用参数的安全气囊控制算法。     

安全气囊保养的四项要点

第一，安全气囊是一次性产品。在碰撞引爆后，安全气囊就不再具有保护能力，而须送回维修厂家重新更换一个新的气囊。     

基于人工神经网络预测的汽车安全气囊系统点火控制算法研究

对安全气囊点火时刻的准确控制是气囊系统起到保护乘员作用的关键技术.点火控制算法是实现气囊适时准确点火的手段.本文提出了一种基于人工神经网络的汽车安全气囊点火控制算法.算法构造了一个三层人工神经网络,利用碰撞发生时的减速度信号和乘员重量为输入信号,其输出信号为乘员的头部位移,作为气囊触发的一个依据.     

Formalization of Fault Analysis and a New Approach of Fault Detection

Introduction Since Boneh et al[1]announced a model forbreaking public key cryptographic schemes by tak-ing advantage of random hardware faults in 1996,fault analysis has become an important aspect ofcrypto-analysis method. Fault analysis inducesfaults in tamper-resistant chips by means of radia-tion, X-rays, micro-probing or cut wires, so thatsome information of keys could leak from chips. Biham &Shamir applied fault attack to the ex-tension of block cipher cryptosystems such asDES, and call…     

CRH3型动车组故障诊断代码编码规则研究

在分析研究CRH3型动车组普遍采用的故障诊断代码编码规则的基础上,对其编码规则进行了改进,并提出了新的故障诊断代码编码规则：“四位故障编码规则”和“五位故障编码规则”.通过对比分析,讨论了故障诊断编码规则各自的优缺点,最终提出：新四位故障诊断代码编码规则具有“采用了《通知》规定的系统划分方法,扩充了故障等级编码的取值,保证每个子系统都有足够的故障诊断代码”等优点,故建议在CRH3型动车组故障诊断系统中采用.     

基于光正交码的不规则LDPC码

基于光正交码构造了一类新的不规则OOC LDPC码.新的LDPC码是准循环码,其编码复杂度与码长成线性关系,具有编码复杂度低的特点,它所对应的双向图中没有四线循环.用和积译码算法对新的码字进行了仿真,结果表明,与具有类似参数的随机码和规则OOC LDPC码相比,当信道误码率为10-5时,译码增益分别为0.3和0.15dB.     

Transformer Fault Analysis Based on Bayesian Networks and Importance Measures

Complex environment stresses bring many uncertainties to transformer fault. The Bayesian network(BN) can represent prior knowledge in the form of probability which makes it an effective tool to deal with the uncertain problems. This paper established a BN model for the transformer fault diagnosis with practical operation dataset and expert knowledge. Then importance measures are introduced to indentify the key attributes which affect the results of transformer diagnosis most. Moreover, a strategy was proposed to reduce the number of attribute in transformer fault detection and the resource cost was saved. At last, a diagnosis case of practical transformer was implemented to verify the effectiveness of this method.     

A Statistical Parameter Analysis and SVM Based Fault Diagnosis Strategy for Dynamically Tuned Gyroscopes

Gyro's fault diagnosis plays a critical role in inertia navigation systems for higher reliability and precision. A new fault diagnosis strategy based on the statistical parameter analysis (SPA) and support vector machine (SVM) classification model was proposed for dynamically tuned gyroscopes (DTG). The SPA, a kind of time domain analysis approach, was introduced to compute a set of statistical parameters of vibration signal as the state features of DTG, with which the SVM model, a novel learning machine based on statistical learning theory (SLT), was applied and constructed to train and identify the working state of DTG. The experimental results verify that the proposed diagnostic strategy can simply and effectively extract the state features of DTG, and it outperforms the radial-basis function (RBF) neural network based diagnostic method and can more reliably and accurately diagnose the working state of DTG.     

变压器油中故障气体的复合预测方法

为了提高对变压器故障的预测能力，提出了灰色粗预测、自学习神经网络在线修正的复合预测法．此法是利用GM（1，1）模型初步预测油中溶解气体的浓度及变化趋势，通过分析故障气体组分之间的影响及气体浓度时间序列之间的关系确定修正参数，将初步预测结果与修正参数作为自学习BP网络的输入，从而完成预测结果的在线修正．该方法已用于实际变压器油中溶解气体的预测，结果验证了其有效性．     

捷达轿车故障排除及原因分析

介绍了捷达轿车的一些故障排除方法并对产生故障的原因进行了分析。     

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智能交通系统（ITS）是目前世界交通运输领域的前沿研究领域,也是未来交通运输系统的重要发展方向;而智能道路系统（IRS）作为ITS的重要组成部分,一直是世界交通发达国家研究、发展与应用的热点。结合我国道路交通基础设施的发展现状,面向国内智能道路系统的应用与发展需求,分析了智能道路系统的概念及其内涵,提出了智能道路系统的体系框架结构,深入讨论了实现智能道路系统集成所面临的若干关键以及难点技术,并对智能道路系统今后的发展与应用趋势作了总结。     

基于Simulink的LDPC码仿真研究

在传统LDPC的构造方法基础上,提出了一种具有满秩特点的校验矩阵构造算法,在AWGN信道下结合Simulink进行了系统级仿真。结果表明,新的校验矩阵构造出的LDPC码系统性能优于Galager构造的LDPC码系统性能,LDPC码的短码误码性能劣于长码,LDPC码的码率越高性能越低,LDPC译码增加迭代次数后性能提升。     

基于ANFIS的特高压输电线路故障分类识别方法

提出了一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的特高压输电线路故障分类识别方法,以分类识别10种常见的输电线路故障.该方法以故障后1个工频周期内故障电流分量的标准差和四分位距作为故障分类识别的特征量.分析了噪声和谐波对这2个特征量的影响;建立了基于ANFIS的故障分类识别模型.大量仿真试验表明:提出的故障分类识别方法能快速、准确地识别各类故障,并且不易受故障初始角、故障位置和过渡电阻的影响,对噪声、谐波、电流互感器传变特性及采样频率有良好的适应性,分类识别正确率能达到99.5%.