基于测试向量的数字电路故障诊断

将测试向量法应用到数字电路与非门及其组合的固定性故障诊断中去,可以取得较好的效果。本文简要介绍了诊断原理及实施方法。     

解决WARTSILA 4R22/26副机启动时两缸不发火问题

WARTSILA 4R22/26副机在使用某些港口加装的燃油时,经常发生启动时两缸不发火的情况,后续产生这样或那样的损坏故障,给设备安全和航行安全带来极大隐患。文章分析故障,找出原因,提出解决办法。     

汽车音响的养护

1,经常用湿润的小棉簦擦拭 音响中卡带机的压带轮和CD播放机的磁头都是容易堆积灰尘的地方。Cd播放机里最重要的部位是激光头,因为激光头是易损零件且比较昂贵,应重点养护。虽然现在部分汽车音响在设计过程中都考虑了防尘的问题,但防护措施也是必要的,您可以经常用湿润的小棉签擦拭卡带、带盒以及Cd机的碟槽以及音响系统的面板。     

车辆使用维修中应避免人为故障

汽车是由许多零部件有机地组合在一起的,它们之间有着严格的配合关系。如果零部件由于调整不当而丧失原有的性能,或者零部件的相对位置发生变化,配合关系失去协调,使汽车出现反常的现象,这就是所谓的人为故障。     

制冷剂回收机在汽车维修中的重要性

1、制冷剂回收机的功能特点在汽车维修作业时,经常要用到制冷剂回收机,俗称冷媒充注机、冷媒回收机或加氟机。其实,如果从功能上来理解,制冷剂回收机可以分为单充注机、单回收机和回收充注机。单充注机,主要组成部分为真空泵、充注管、高低压表及接头,它只能完成充注制冷剂的功能。     

基于SVM的地铁钢轨短波波磨特征识别

地铁钢轨短波波磨现象严重影响列车运行安全,更快速、准确地对钢轨波磨进行检测,有利于及时指导钢轨打磨,从而避免或减少由钢轨波磨引发的一系列问题。文章以轮轨噪声作为检测信号,提出了一种基于支持向量机（SVM）的地铁钢轨短波波磨特征识别框架;结合轮轨噪声和短波波磨类别特点,采用时域-频域特征提取方法,以最大化支持向量机分类精度为依据,实现对特征的有效提取和选择;较为全面地考虑现实中的各类钢轨短波波磨类型,实现对短波波磨的正确分类。分类测试结果表明,基于轮轨噪声和支持向量机的地铁钢轨短波波磨特征识别方法能够有效地对波磨波长和幅值进行正确分类,其中波长分类平均精度达到97.32%,幅值分类平均精度达到97.99%.     

基于SVM的中小学校门口交通安全评价

根据兰州市安宁区8所中小学校门口调查数据,建立基于支持向量机的中小学校门口交通安全评价模型,利用MATLAB编程,计算8所中小学相对安全情况。结果表明：在数据样本较小的情况下,应用SVM 模型可以较好评价中小学校门口安全等级;在数据充足、影响因素指标赋值规范的情况下,评价效果进一步提高。可以为中小学校门口道路及其附属设施建设提供参考,有效地减少城市儿童道路交通伤害。     

基于DBNs的车辆悬架减振器异响鉴别方法

针对人工经验提取特征进行减振器异响鉴别的复杂性与不可扩展性的问题,分析了深度信念网络(deep belief networks,DBNs)在减振器异响鉴别中的应用,并结合减振器整车与台架试验提出了完整的减振器异响鉴别流程.该方法只需将收集到的减振器活塞杆顶端振动加速度信号作为输入,经过DBNs模型逐层特征学习便可进行减振器异响鉴别.同时将鉴别结果与经典的BP神经网络、支持向量机以及传统的3种人工特征提取方法进行对比分析.结果表明:在输入仅为原始信号的条件下,深度信念网络模型对减振器异响鉴别的准确率为96.7%,表明了深度信念网络在减振器异响甄别中的优越性,具有广泛的工程应用前景.      

一种新的GNSS相对定位解算模型

为克服传统模型在全球导航卫星系统(GNSS)相对定位解算中存在的不足,提出了一种新的解算模型.与传统的一阶泰勒展开式不同,该模型利用参考站坐标事先已知,可使最小二乘解算过程中系数矩阵保持不变,从而能够清晰地描述最小二乘解算的收敛过程,有利于定位结果的误差分析和提高模糊度函数法等坐标域搜索方法的效率.实验结果显示,新模型与传统的一阶泰勒展开式的定位精度一致,验证了模型的有效性和可靠性,可以在相对定位解算中代替一阶泰勒展开式使用.