关键词： MVB   网络   故障排查   降低影响  

摘要： 本文以苏州11号线地铁车辆控制与诊断系统的MVB网络原理为例,结合故障实例,分析电客车网络MVB通道故障的原因,提出了针对性的排查方法。 电客车网络是电客车运行与控制的核心系统,是类似于人体的“中央大脑”,电客车网络MVB通道较为复杂,涉及列车多个系统,故障原因多种多样,如何及时有效的故障定位,进行故障排除,研究分析电客车网络MVB通道故障的排查方法,可以帮助我们快速排查故障,降低列车故障影响。

关键词： BP神经网络   牵引供电系统   故障识别预测  

摘要： 为解决牵引供电系统故障识别预测难题,建立一种BP神经网络模型,从系统运行状态信号中提取故障特征参数,并利用MATLAB生成数据集开展模型训练,从而有效提高故障识别预测精度。结合模型预测精度,合理确定测试集占比、神经网络隐藏层节点数和模型算法,并根据模型检验结果修正模型,最终确认模型可以准确识别F-R、F-T和T-R故障。结果表明,模型可有效识别预测故障信号,保证牵引供电系统的运行安全性。

关键词： 多传感器   信息融合   高压开关柜   局部放电   故障识别  

摘要： 针对现有故障识别方法放电信息识别不清晰的问题,研究了基于多传感器信息融合的高压开关柜局部放电故障识别。通过数据预处理滤除干扰信号,以提取有用的信号信息。选取BP神经网络方法在局部放电识别中进行学习,使得网络的输出能更准确地逼近期望值,达到较好的融合处理。采用TDOA的方法来定位开关柜内部局部点故障的三维坐标,计算出局部放电源的具体位置。利用修正后的距离差,计算误差更小的局部放电源故障坐标,完成对高压开关柜局部放电的故障识别。结果表明,开关柜在特定检测点上的异常数据尤为显著,其最大相对幅值高达20dB,且伴随清晰可辨的放电高频信号,并能准确识别出高压开关柜内部存在的局部放电现象,达到了良好的应用效果。

关键词： 汽车电控发动机   燃油压力不足   故障诊断   故障排除  

摘要： 随着汽车技术的不断进步,电控发动机已成为现代汽车的主流配置。电控发动机燃油系统作为重要部件,其性能直接影响发动机的工作效率和可靠性。燃油压力不足是电控发动机常见的故障,可能导致发动机功率下降、加速不良、启动困难等问题。该文对汽车电控发动机燃油压力不足故障诊断与排除进行研究,以提升汽车维修效率和质量。

关键词： 磷酸铁锂电池   电池使用寿命   标称电压   最高电压   铅酸电池   电压采样   蓄电池   比亚迪  

摘要： 2018款比亚迪E5车低压起动蓄电池为磷酸铁锂电池(图1),也称为低压起动铁电池,由电压采样线、温度采样线、电池控制模块(LBMS)、正负极接线柱、外壳,以及4个串联的单体磷酸铁锂电池(标称电压3.2 V、最低电压2.0 V、最高电压3.6 V)组成。2018年之前生产的比亚迪E5车使用的低压起动蓄电池都是磷酸铁锂电池,但之后生产的有些是使用铅酸电池,磷酸铁锂电池相较于铅酸电池使用寿命更长,可以达到2倍,甚至3倍,但磷酸铁锂电池成本较高。

关键词： 主起舱门   收放作动筒   支架   肋板裂纹   交变载荷   故障树   故障分析  

摘要： 飞机主起舱门收放作动筒由作动筒、拉杆、支架等组成,实现开关主起落架舱门、防止气流吸开舱门的功能,其中支架是主起落架舱门开启、关闭的传动部件,在交变载荷下,其耳片部位受拉、压载荷,肋板与圆柱上端面的相贯处因应力集中或强度不足易产生裂纹、裂纹失稳和裂纹扩展。文中对支架工况进行了应力云图分析,揭示了零件肋板与柱面相交处为薄弱部位,并对支架裂纹建立了故障树,通过设计、制造、使用的3个方面、9个底事件,确定了支架肋板部位最小极限余量不足、加工后肋板局部壁厚偏小是导致支架在工作中产生裂纹萌生和扩展的主要原因。为了进一步方便此类故障的分析和排查,可对主起舱门收放作动筒支架裂纹故障建立故障树,健全故障排除方案,编写飞机起落架服务保障手册,建立信息共享的起落架资源库。

关键词： 磨浆机   润滑不良   轴承   失效分析  

摘要： 磨浆机是制浆造纸打浆工段的重要设备,其运行效率的高低直接影响着产品的产量和质量。ANDRITZ圆柱磨因其具有低能耗和高能效的特点,得到广泛使用。本文介绍了一次发现磨浆机轴承失效后及时处理的案例,并给出了失效原因分析,为今后的日常维护保养提供宝贵经验。

关键词： 行星齿轮传动   点蚀   振动特性   时频响应  

摘要： 文章基于赫兹接触理论的碰撞函数设置齿轮接触,建立健康、轻度、中度、重度不同齿轮点蚀多柔体动力学模型并进行仿真,分析了不同点蚀情况下行星齿轮时频域振动响应。搭建行星齿轮箱振动试验平台,获取了行星齿轮振动响应信号并验证行星齿轮点蚀多柔体动力学模型的正确性和合理性,研究了行星齿轮传动齿面点蚀形貌演化过程。研究结果表明:Y方向振动速度有效值和峰峰值随着点蚀复杂程度增加而增加;有点蚀模型振动速度和加速度出现明显边频信号,试验结果基本与仿真相符;发现了微点蚀和巨点蚀在扩展过程中宽度、深度的变化情况。

关键词： 智能网联汽车故障诊断课程   课程建设   数字化教学资源  

摘要： 智能网联汽车技术的快速发展对相关人才培养提出了新要求,而现有的智能网联汽车故障诊断课程教学存在诸多不足,需要进行数字化转型和创新。该文阐述智能网联汽车故障诊断课程的重要性,分析智能网联汽车故障诊断课程数字化教学资源建设面临的挑战,提出一套完整的课程数字化教学资源建设策略,为培养学生诊断和维修智能网联汽车的实操能力提供有力支撑,推动该领域复合型人才培养质量的全面提升。

关键词： 变压器   鹈鹕优化算法   最小二乘支持向量机   核主成分分析   故障诊断  

摘要： 为解决油浸式变压器故障诊断准确率低的问题,提出了一种核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)与改进鹈鹕优化算法(improved pelican optimization algorithm,IPOA)优化最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的变压器故障诊断方法。首先用KPCA对多维变压器故障数据进行特征提取,降低计算复杂度。其次引入Logistic混沌映射、自适应权重策略和透镜成像反向学习策略对鹈鹕优化算法(pelican optimization algorithm,POA)进行改进。最后建立了KPCA-IPOA-LSSVM故障诊断模型,诊断精度为94.24%,与PCA-IPOA-SVM、KPCA-IPOA-SVM、KPCA-WOA-LSSVM和KPCA-POA-LSSVM故障诊断模型进行对比,准确率分别提升了18.31%、11.53%、11.87%、7.46%。结果表明,所提出的变压器故障诊断模型有效提高了故障诊断的准确率,证明了该诊断模型具有一定的理论研究和实际工程应用意义。