基于尾气分析的发动机故障诊断技术的研究与实践

车辆自诊断技术是诊断发动机故障的重要手段,然而对于发动机的机械故障和无故障信息存储的电气故障的诊断,自诊断技术则无能为力。尾气检测与分析技术为发动机多种疑难故障的诊断提供了有效途径。本文主要阐述了基于尾气检测与分析技术的发动机故障诊断的技术要点,诊断规律的试验研究及应用,旨在提高发动机故障诊断的有效性。     

针对汽车电动车窗故障如何建立系统化维修思维

建立系统化的维修思维,了解过程控制中的各个关键因素,正确分析电路,遵循由简入繁、由浅入深的原则逐项排查,便能更快找出故障原因。对如何培养系统化维修思维,用捷达轿车电动车窗故障维修案例的形式进一步说明。     

船用三轴燃气轮机气路故障建模与聚类诊断技术

船用燃气轮机运行在高速、高湿和高盐的工作环境中时,其气路部件在运行过程中发生故障的可能性增大,开展典型气路故障诊断技术研究有助于提升船用燃气轮机运行的可靠性和安全性。通过分析船用燃气轮机积垢、压气机叶顶间隙增大、叶片磨损、机械损伤、涡轮热腐蚀和燃烧室故障等典型气路故障的机理,给出9种典型气路故障时性能参数相对变化的经验判据。采用小偏差建模方法,建立船用三轴燃气轮机气路故障仿真模型,基于经验判据对0.8工况下船用三轴燃气轮机典型气路故障进行模拟,仿真得到9种典型故障下测量参数的相对变化。提出基于聚类分析的船用燃气轮机气路故障诊断方法,并以9种典型气路故障仿真结果为例,验证了该诊断方法的可行性。     

汽车发动机失火故障的诊断方法研究

失火是发动机常见故障之一。失火的原因有很多。油路、电路和机械零件中的故障可能导致发动机失火。发动机失火故障发生后,不仅降低了发动机工作的稳定性、动力性和经济性,而且会增加因燃油燃烧不完全或不燃烧而产生的排放污染。因此,有必要对汽车发动机失火故障诊断方法进行研究。     

动车组轴承异音故障诊断与研究

根据动车组高级修统计,轴承系统故障问题主要集中在锈蚀和剥离。目前高速动车组轴承故障监测系统有车载轴温监测系统和TADS轨边声学诊断系统2种,对于故障轴承的判断具有较高的准确率,但在一定程度上也有自身的局限性。针对车载轴温监测系统和TADS轨边声学诊断系统均未检测到的某动车组轴承剥离异音问题,借助该动车组既有车载传动系统监控装置进行振动检测,同时在客室内利用便携式设备进行噪声检测,利用FFT,STFT等技术手段对故障频率进行甄别,找到故障激扰源,这是对轴承故障诊断行之有效的方法。     

海洋平台起重机液压系统故障诊断分析

海洋平台起重机液压系统是生产作业中的重要系统,文章从故障原因、故障诊断等方面对海洋平台起重机液压系统故障进行分析,并提出合理化建议。     

高速列车电磁发射问题分析及解决措施

为了解决高速列车车辆在型式试验过程中在固定频段内出现的电磁发射问题,对车辆牵引传动系统电气原理系统进行分解,从变流器开关器件、线缆传输特性的原理入手分析150 kHz^1.15 MHz以及200 MHz^1GHz频段内发生的射频发射原理,提出发射问题解决方案并对车辆进行整改,实现射频发射满足标准要求。     

动车组应急指挥管理平台的技术特征

介绍了中车长春轨道客车股份有限公司动车组应急指挥管理平台的系统功能和架构,并对其涉及到的关键技术进行了详细的探究。对数字孪生技术在动车组应急指挥管理平台中的应用进行了展望。     

基于方法组合的轨道电路故障诊断模型

为了解决单一方法对25 Hz相敏轨道电路的故障诊断精度偏低等问题,提出基于最优权值的多方法组合故障诊断模型。首先通过模糊综合评判、灰色关联分析和BP(Back propagation)神经网络3种不同的诊断方法,对轨道电路进行初步故障诊断,然后根据各诊断方法的误判率计算出对应的最优权值,最后对各方法的诊断输出进行最优权值加权平均得到综合诊断的输出结果,确定故障类型。诊断结果表明:组合诊断模型有效地提高了轨道电路故障诊断的准确度,并证明了组合诊断模型的诊断准确度随着诊断方法的数量增加而提高。     

粒子群优化的神经网络在齿轮故障诊断中的应用

针对BP神经网络容易陷入局部极小及收敛速度慢的问题,本文利用粒子群优化算法代替BP算法中的梯度下降法训练神经网络的权重和阚值,有效地改善了BP网络诊断性能;利用训练后的神经网络对齿轮进行了故障诊断,并比较了基于粒子群优化算法与BP算法的诊断结果,通过仿真实验表明:无论是在诊断速度上还是在诊断精度上,PSO-BP神经网络诊断性能都比单独的运用神经网络有很大提高.