关键词： 纯电动汽车   高压互锁   检测电路   故障机制  

摘要： 随着新能源汽车产业的发展,纯电动汽车在市场中得到推广与应用。高压系统在纯电动汽车中发挥重要作用,对于提升车辆行驶稳定性具有重要意义。该文对纯电动汽车高压互锁检测电路进行概述,分析纯电动汽车高压互锁电路故障检测流程,探讨高压互锁电路故障检测与维修方法,以提高高压互锁电路响应速度及纯电动汽车高压系统安全性,推动纯电动汽车技术的可持续发展。

关键词： 新能源汽车   动力电池   故障警告灯亮   诊断  

摘要： 低碳、绿色、环保、节能减排理念下,我国积极推广新能源汽车,从购买政策等方面进行补贴和支持,鼓励人们绿色出行,低碳出行。然而,新能源汽车动力电池故障给驾驶人员带来了一定的困扰。本文简述了新能源汽车相关内容,就动力电池故障及检修内容展开分析,目的是为新能源汽车动力电池故障诊断和维修提供依据和指导,仅供参考。

关键词： 故障模式与影响分析   直觉模糊层次分析法   模糊MAIRCA  

摘要： 故障模式与影响分析(FMEA)是一种主动的风险评估技术,其主要目的是根据其风险水平对故障模式进行排序,并执行后续行动以消除或减轻其后果.为克服传统FMEA技术通过风险优先级数(RPN)来确定关键故障模式带来的缺陷.本文提出了一种新的集成多准则决策(MCDM)方法,即将直觉模糊层次分析过程(IFAHP)与改进的模糊多属性理想现实比较分析(FMAIRCA)相结合.首先,本文通过IFAHP方法来计算风险因素权值;然后,使用本文提出的改进FMAIRCA模型推导出故障模式的排序;此外,在整个过程中还考虑了专家的客观权重;最后,考虑FMEA领域中的一个案例来验证所提出的方法,结果表明,本文提出的方法为FMEA的风险评估提供一种实用而有效的方法.

关键词： 全站失电   蓄电池老化   保护拒动   事故处理  

摘要： 本文深入讨论了一起因站内蓄电池组严重老化,用户站内全部保护装置因失电而拒动,导致越级跳闸,最终造成35kV用户变电站全站失电事故的分析及处理过程,文章详细总结了事故暴露的主要问题,并提出了针对性的事故防范措施。

关键词： 带锯床   锯切模块   静态分析   模态分析  

摘要： 锯床是金属切削加工的重要机床,其锯切模块为核心部件,针对带锯床切削振动问题,本文对带锯床的锯切模块进行了静态和模态特性分析,结果显示锯切模块的最大应力处于主动轮附近,锯切模块振动时最容易受影响的位置是锯架右侧,为带锯床的锯切模块的改进提供分析参考。

关键词： 双通道   电弧故障   残差模块   时序特征  

摘要： 针对目前串联电弧检测算法依赖人为分析、特征提取不足的问题,提出了一种双通道混合神经网络电弧故障检测方法。首先搭建电弧数据采集平台,分析典型负载波形。然后构建两个并联式网络通道的模型,实现特征的高效提取,其中一个通道是引入了残差模块、Leaky ReLU函数和CBAM模块的卷积神经网络,用来提取数据空间局部特征,另一通道是通过GRU网络提取全局时序特征。实验测试表明,论文模型能够准确识别电弧故障,优于其他典型模型。

关键词： 比亚迪秦EV   高压互锁2电路   故障诊断  

摘要： 比亚迪秦EV车设有高压互锁2电路,它利用互锁信号输出电路和互锁信号检测电路监测电池管理系统(BMS)和充配电总成的高压插接件的连接是否牢固,当高压插接件或线路故障导致该互锁电路断开时,BMS会限制上高压电或断开动力电池高压电输出,以确保人身安全。文章以2020款比亚迪秦EV车为例,首先介绍了该车的高压互锁2电路原理,然后通过该车高压互锁2电路故障案例,介绍了该车高压互锁2电路故障的诊断与排除方法,为相关从业人员提供参考。

关键词： 选煤厂   刮板输送机   故障报警系统   提高运行效率   安全生产水平  

摘要： 针对斜沟选煤厂在刮板输送机运行过程中采取单一的人工巡检易造成事故扩大、处理难度增加、生产延误时间长、维修成本高等问题,创新设计智能化故障报警系统,利用机器视觉和图像算法对刮板机运行进行不间断监控,实现跳链、断链、拉斜等故障的智能检测及预警;并接入集控联锁,实现故障时自动停机;最终实现提升安全生产水平、节省人力资源,提高运行效率,降低检修成本的目的。

关键词： 新能源汽车   电控系统   故障诊断   维修技术  

摘要： 随着人们环保意识的增强和技术的不断进步,新能源汽车在全球范围内得到快速发展。作为新能源汽车的核心部件之一,电控系统的稳定性和可靠性直接关系车辆的安全性和运行效率。然而,新能源汽车电控系统结构复杂,一旦出现故障,不仅会降低车辆的经济性,还会威胁行车安全。该文对新能源汽车电控系统故障诊断与维修策略进行深入研究,以保障行车安全和提高车辆性能。

关键词： LSTM神经网络   智能电网   故障检测   互感器  

摘要： 智能电网故障中,互感器故障最为常见,也是影响智能电网稳定运行的直接因素.常用互感器故障检测方法主要是提取特征和应用分类器评估其运行状态,这种检测方法缺乏自适应能力,无法动态准确地判别其运行状态.基于此,文章以±500 kV张北柔直工程为例,详细分析了LSTM神经网络的智能电网故障检测技术,旨在提高故障检测的准确度和效率.通过构建LSTM模型,对智能电网中的海量数据进行处理和分析,实现对设备故障的精准预测和快速定位.试验结果表明,该方法在故障检测方面远高于其他检测方法,在智能电网故障检测中具有应用价值.