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501.
车型:2018年奥迪A3,配置 1.4T DJSA发动机、0GC变速器.
VIN:LFV2B28YXL6×× ××××.
故障现象:组合仪表有"驾驶系统:故障!请联系服务站"报警信息,如图1所示.
故障诊断:诊断仪检查在发动机控制单元内有故障码"P164700:检查传动系控制单元主动/静态",如图2所示. 相似文献
502.
<正>车型:2009年奥迪Q5,配置CAD发动机及0B5变速器。VIN:LFV3B28R6A3××××××。行驶里程:329430km。故障现象:客户反映钥匙在打开点火开关后会自动从点火开关中脱出,而关闭点火开关后却无法拔出,需要应急取下钥匙。故障诊断:用诊断仪检查该车舒适系统主控单元46和进入许可控制单元05,没有任何故障码。由于车辆其他功能正常,维修技师认为是点火开关E415存在质量问题。订购新的E415到货更换,发现故障现象和原来完全一样,而且系统仍然没有故障码。 相似文献
503.
快速准确地检测地铁屏蔽门与列车门间异物对于保障安全具有重要意义。针对当前地铁屏蔽门与列车门间异物检测方法的低效和不准确,提出了1种基于YOLOv5s模型的快速检测方法。由于原始YOLOv5s模型在检测异物时仅依赖于候选区域内部特征信息而忽略了全局语义信息,因此引入全局语义模块来解决这一局限。该模块集成了非局部模块和压缩-激励模块:非局部模块采用自注意力机制建模像素对关系,捕获长局信息依赖;压缩-激励模块则起到降低模型计算量的作用。全局语义模块使得模型能够捕获全局语义信息并将其与局部信息相结合,以实现更好的异物检测,同时不会显著增加计算复杂度。此外,原始YOLOv5s模型中低效的Focus模块被1个完全由标准卷积单元构成的Stem模块所取代,有助于减少模型计算量和提高检测速度。使用桌面级显卡NVIDIA TITAN Xp,在从真实地铁站中采集构建而成的5 854张地铁异物数据集,对模型进行验证,实验结果表明:(1)改进后的YOLO模型表现显著优于其它基准模型,检测速度达到385帧/s,相比原始YOLOv5s提升100%,相比最快的YOLOv3-SPP提升466%;(2)改进后的YOLO模... 相似文献
504.
变电站对高铁安全运行至关重要,为准确获取高铁变电站液位仪表的准确读数,基于YOLOX-S提出KN-YOLOX-S深度学习网络模型。在骨干网络中,引入Ghost卷积代替传统卷积层,降低网络的参数量和计算量,实现模型的轻量化;在SPPBotteneck模块中增加KNSE注意力模块,提高网络对空间信息的敏感度,增强有效特征信息的提取能力。实验表明,KN-YOLOX-S比YOLOX-S模型在mAP@0.50上提高0.4%,mAP@0.5:0.95提高0.54%,同时推理速度提高近2倍,满足高铁变电站液位表实时检测要求。 相似文献
505.
<正>故障现象:怠速时可以激活定速巡航功能且定速巡航的车速也可以加减(如图1所示),但车辆行驶过程中始终无法激活定速巡航功能。故障诊断:试车发现定速巡航功能无法使用且发动机启停功能也不可用。用诊断仪检查相关系统无任何故障码。查看阻止发动机停止的原因是“诊断接口”,诊断仪没有进一步的解释。首先读取了巡航定速开关在行驶状态下是否正常, 相似文献
506.
507.
508.
赵鑫欣孙淑杰王凡刘俊博杜馨瑜程雨 《铁道建筑》2021,(3):155-158
车载非接触式限界检测系统在获取线路及周边建筑物的空间位置信息时,安装在车头位置的高精度激光传感器容易受到异物和外部环境干扰.针对这一问题,本文提出了一种基于聚类分析和图像处理技术相结合的限界侵限检测方法.首先通过聚类分析预处理,将断面数据划分成不同的簇,再提取每个簇的轮廓特征,最后利用图像处理算法判定侵限状态.采用该方... 相似文献
509.
510.