关键词： 汽车发动机   怠速抖动   故障诊断   检修方法  

摘要： 随着汽车技术的不断进步和更新换代,发动机怠速抖动的故障类型和原因也在不断变化。本文旨在探讨汽车发动机怠速抖动的故障诊断与检修方法,对发动机怠速抖动的可能原因进行了系统分析,包括节气门、喷油器、点火系统等多个方面。接着,详细阐述了故障诊断的步骤和具体检修方法,包括使用OBD系统读取故障码、检查气缸、氧传感器、发动机脚架等,结合实际案例,对发动机怠速抖动的检修过程进行了具体说明,以期为汽车维修人员提供实用的参考。

关键词： 人工智能   电力通信系统   故障诊断  

摘要： 通过现有的机器学习算法和人工神经网络模型,可实现对电力通信网络系统故障的精准诊断与预测,提升系统的运行效率,运用机器学习算法对海量的设备故障数据分析,训练出能够识别各类故障特征的大模型,借助人工神经网络模型,深度学习历史数据,预测未来可能发生的故障,针对数据质量、模型选择与悬链,提出一系列切实可行的解决方案,通过方法验证,故障诊断的准确率达到95.8%,召回率达到94.6%;在预测方面,模型能够成功预警90%以上的潜在故障,及时维护系统并防止故障扩大,降低系统故障率,提高电力系统的稳定性。基于人工智能的电力通信系统故障诊断,可提高故障诊断的准确性,能为电力通信系统的稳定运行提供有力保障。

关键词： 直流故障电弧   多尺度排列熵   灰狼优化算法   故障诊断  

摘要： 针对直流故障电弧在不同工况下识别准确率不高的问题,提出基于灰狼优化算法的最小二乘支持向量机(GWO-LSSVM)对多负载工况下的直流电弧进行故障诊断。首先,应用改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN),对参考高铁站混合负载得到的不同工况下直流电弧电流信号进行本征模态函数(IMF)分解。其次,进行筛选得到相关分量,结合多尺度排列熵(MPE)构造特征向量。最后,针对诊断模型的收敛速度较慢及模型倾向于陷入局部最优解的问题,应用GWO算法优化的LSSVM模型进行故障状态的识别。实验结果表明,准确率达到98.33%。通过与其他算法对比,证实所提方法的高效性。

关键词： 汽车制动系统   性能检测   故障类型   故障诊断  

摘要： 制动系统作为汽车安全行驶的关键保障,其性能检测与故障诊断至关重要。该文阐述汽车制动系统组成与工作原理,分析汽车制动系统性能检测指标与方法,包括制动力、制动距离、制动稳定性、制动响应时间,探讨汽车制动系统常见故障类型与原因,如制动跑偏、制动失效、制动噪声等,并提出相应的故障诊断策略,包括基于经验的人工诊断法、现代仪器诊断法及智能诊断技术,以提高汽车行驶安全性,减少交通事故的发生,为汽车的维护与保养提供有力的技术支持,保障汽车行业的健康发展。

关键词： 10千伏   配电线路   故障原因   防范策略  

摘要： 10千伏配电线路点多、面广、线长、路径复杂,并且在线路运行过程中极易受到气候条件、地理环境、人力破坏等因素的影响而出现接地不良、绝缘层损坏、跳闸等故障,进而使供电安全性与稳定性受到严重影响。针对这一情况,供电企业应当及时查找出引发线路故障的主要原因,并根据故障类型制定一套科学高效、切实可行的故障防范方案,以消除线路运行过程中存在的故障隐患,满足终端用户正常的用电需求。本文将重点围绕10千伏配电线路故障原因予以阐述,并提出一些有效的故障防范策略,旨在强调10千伏配电线路正常运行在增强电力系统供电可靠性方面发挥的重要作用。

关键词： 航空发动机   弹性环式挤压油膜阻尼器   流固耦合   应变特性   有限元  

摘要： 弹性环应变特性是影响弹性环式挤压油膜阻尼器(ERSFD)疲劳特性的重要因素。本文针对弹性环应变特性,分别利用有限元方法和有限体积法建立了弹性环和油膜的仿真分析模型,通过分域耦合的迭代方法进行求解,获得了弹性环应变的动力响应。并设计了ERSFD应变特性实验台,开展了应变特性测试实验。研究结果表明:弹性环应变时域信号,有1/2周期趋近于0,类似半波正弦的脉冲循环信号,说明稳态进动过程中,远离进动位置的弹性环与轴颈相互分离或接触不紧密。弹性环受拉伸交变应力影响较大,其中靠近外凸台的小孔内出口处的最大等效应变为1.771×10^(-3),受拉伸交变应力的影响最大。

关键词： 柴油发电机组   低温启动   故障原因   预防策略  

摘要： 在低温环境中,柴油发电机组启动困难,尤其在极端低温条件下,容易出现启动失败的现象。分析柴油发电机组低温启动故障的主要原因,涉及燃油系统、蓄电池系统、启动线路与器件以及启动马达等部件。针对这些故障,提出解决方法,并总结预防策略,确保柴油发电机组在低温环境下稳定工作。

关键词： 内燃机活塞   故障诊断   活塞性能优化   故障预防策略   内燃机维修成本  

摘要： 内燃机活塞配件的性能直接关系到内燃机的运作效率,然而在长期运用和高负荷工况下,会出现各种故障。本研究对内燃机活塞配件的常见故障进行了深入分析,采用了先进的故障诊断技术来探测和识别活塞的损伤以及性能退化。研究表明,内燃机活塞故障的主要表现形式分别为活塞磨损, 活塞环卡死,活塞裂纹和活塞松动等。通过对故障原因和故障后果进行了深入分析,我们提出了一套优化策略来增强内燃机活塞配件的性能稳定性和可靠性。这套策略包含了活塞材料选择的优化,设计参数的优化以及故障预防策略的优化等内容。优化策略的实施不仅显著提升了活塞的运行稳定性,减少了运行故障,延长了活塞的使用寿命,同时也为降低内燃机维修成本、提高工程机械的运行效率提供了一种有效的解决方案。此研究结果为实现内燃机活塞配件的高效运行和维护管理提供了理论依据和实践指南。

关键词： 深度学习   10kV配电网   故障诊断   网络架构   模型优化  

摘要： 本文聚焦于10 kV配电网故障研究,阐述了故障类型与原因.重点探讨基于深度学习的故障诊断方法,涵盖网络架构、特征处理、损失函数与优化算法、模型训练验证等方面.通过实验分析了数据来源、方案设计及结果(包括准确率、速度、泛化能力),还指出深度学习在该研究中的挑战如数据问题、模型平衡、鲁棒性泛化提升、实际部署维护等,并提出对策.

关键词： 故障预测   检修方法   发电厂   机器学习   条件基本维护  

摘要： 发电厂设备的运行可靠性是确保能源供应的关键因素.文章以火电厂为研究对象,探讨了设备故障预测与检修的有效方法.通过统计分析方法分析了发电厂重要设备的故障数据,基于机器学习算法建立故障预测模型.在故障检修方面,文章比较了传统的定期检修与CBM策略,强调了CBM策略在延长设备使用寿命和减少非计划停机时间方面的优势.并通过实际案例分析,验证了预测模型和CBM策略在提高发电厂设备可靠性和经济效益方面的实际效用.研究结果不仅能为发电厂设备管理提供科学的决策支持,同时也为工业设备维护提供了新的思路和方法.