关键词： 新能源汽车   维修技术   故障诊断   智能化   远程诊断  

摘要： 新能源汽车的维修与故障诊断技术相较于传统汽车存在显著差异，为汽车维修行业带来了新的挑战。首先，本文深入探讨了新能源汽车的基本构成，包括电池系统、电机系统、电控系统和充电系统等重要部件。其次，分析了新能源汽车的常见故障，如动力电池故障、电动机驱动系统故障以及空调系统故障等，并针对这些故障提出了相应的维修与故障诊断技术。最后，展望了新能源汽车维修与故障诊断技术的发展趋势，包括智能化与自动化诊断技术的应用、远程诊断与OTA更新的普及，以及法规与标准的逐步完善。这些研究为新能源汽车维修技术的进步提供了理论支持和实践指导。

关键词： 电力机车   轮对空转   黏着  

摘要： 文章针对交流传动重载电力机车在朔黄铁路出现的多轮对同时空转引起监控牵引封锁或触发紧急制动的行车问题进行了探究，通过理论分析以及现场试验，对机车黏着控制策略进行了优化，有效解决了机车主控节车多轴同时发生空转时黏着控制失效的问题。

关键词： 滚动轴承   早期微弱故障   基尼指数   增强奇异谱分解   蜜獾算法   最大相关峭度解卷积  

摘要： 针对现有方法难以及时检测与诊断滚动轴承早期微弱故障的难题，提出一种滚动轴承早期微弱故障检测与诊断方法。基于基尼指数提取滚动轴承全寿命数据振动信号的特征指标，对轴承早期微弱故障进行及时检测；其次，基于增强奇异谱分解+蜜獾算法优化最大相关峭度解卷积的方法对轴承早期微弱故障振动信号进行有效分解，最大相关峭度解卷积降噪和凸显故障冲击效果性能，对滚动轴承早期微弱故障进行有效诊断。使用辛辛那提滚动轴承全寿命数据集进行试验，并将所提方法与传统的振动峰-峰值和有效值检测方法进行对比，该方法能够分别提前1 700 min和30 min检测并诊断出滚动轴承发生早期微弱故障。

关键词： 直流配电网   线路保护   故障隔离   电流变化率  

摘要： 阐述针对柔性直流配电网故障快速隔离难题，提出一种基于电流变化率极性的保护方案。通过检测线路两端电流变化率的同向性（区内故障）或反向性（区外故障）构建保护判据，实现直流配电网故障的快速准确定位与隔离。

摘要： 近年来，随着经济和交通基础设施建设快速发展，尤其在桥梁工程方面取得了一定的科研成果，但一些工程问题愈加复杂而棘手。桥梁承台施工时，大体积混凝土重要性不言而喻，它承载能力强，施工便捷，并具有一定的经济性。大体积混凝土施工中的水化反应会产生热量，导致温度升高和产生裂缝，对结构安全和耐久性造成严重影响。同时混凝土的保温性会造成内外温差，因此需要有效的温度控制来保障施工质量。在这一背景下，大体积混凝土承台的水化热开裂问题成为工程领域广泛关注的焦点。

关键词： 起盘机   拨齿辊   静力学分析   模态分析   试验分析  

摘要： 自走式单行水稻硬质秧盘起盘机中拨齿辊对起盘作业的质量有重要影响。为避免作业过程中出现拨齿辊结构强度不足和共振问题，运用NX12.0软件建立单行起盘机的三维模型，将拨齿辊模型简化后导入ANSYS Workbench软件，并对其分别进行静力学和模态分析。静力学分析结果表明：拨齿辊在静载荷下最大位移为0.029 615 mm、最大应力为12.292 MPa,小于拨齿辊材料Q235钢的屈服强度极限。用Design-Expert 12.0软件对3个因素的回归方程优化求解，结果表明：起盘机拨齿辊转速为30 r/min、前进速度为1.2 km/h、拨齿辊高度为10 mm。为了检验田间实际情况下自走式水稻硬质秧盘起盘机的起盘性能，对其进行验证性试验，结果表明：起盘效率平均值为343盘/h,秧盘完整率平均值为97%,卡盘率平均值为1%,满足硬质秧盘起盘的农艺要求。

关键词： 航空发动机   故障诊断   自注意力机制   融合卷积Transformer   深度神经网络  

摘要： 航空发动机长期处于恶劣的气路环境下工作会面临腐蚀、侵蚀等问题，且故障参数特征不明显，因此，精准的航空发动机故障诊断方法对保证飞机安全运行具有重要意义。为提高预测准确性，提出了一种基于融合卷积Transformer的航空发动机故障诊断方法。利用自注意力机制提取有用特征，抑制冗余信息，并将最大池化层引入Transformer模型中，进一步降低模型内存消耗及参数量，缓解过拟合现象。采用基于GasTurb建模的涡扇发动机仿真数据集进行验证，结果与Transformer模型和反向传播(BP)神经网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等传统深度学习模型相比，准确率分别提高了6.552%和28.117%、13.189%、10.29%，证明了所提方法的有效性，可为航空发动机故障诊断提供一定的参考。

关键词： 滚动轴承   故障诊断   多尺度减法神经网络   轻量化模块   通道注意力机制   变工况  

摘要： 针对传统多尺度卷积神经网络模型存在的特征定位不精确、训练时间长、抗噪性能差等问题，提出了一种基于通道注意力机制与多尺度减法轻量化网络的滚动轴承故障诊断模型。首先，将滚动轴承的一维振动信号转换为二维灰度图作为输入，丰富特征信息；同时，构建多尺度减法神经网络模型，关注层级差异；其次，引入轻量化模块，减少内存访问；然后，结合通道注意力机制，调整特征权重；最后，将故障样本输入到网络模型中，实现精确分类。利用风电机组传动系统模拟实验台采集的样本数据进行诊断任务。结果表明：该故障诊断模型能够有效克服传统多尺度卷积神经网络模型网络层数多、参数量大所带来的弊端，能够充分关注各层级之间的差异信息，减少冗余信息的提取，精确定位故障特征，缩短模型训练时间，在恒定工况、变工况和强噪声工况下都具有较高的诊断精度。

关键词： 异常检测   故障诊断   支持向量数据描述   时间序列   航空发动机  

摘要： 航空发动机的故障诊断存在数据偏斜问题，即故障样本数量远少于正常样本数量，且故障样本无法反映整个运行工况，导致常规的分类模型泛化能力较差。针对上述问题，提出一种基于改进的深度支持向量数据描述的时间序列异常检测模型。使用长短期记忆（LSTM）网络映射样本的输入和输出，与实际采集输出构成时序异常向量，再通过融入变分自编码器（VAE）的深度支持向量数据描述（DeepSVDD）实现航空发动机时序数据的异常检测；在某型航空发动机地面试车台进行实验验证，与孤立森林（IF）、TranAD (Transformer-based Anomaly Detection)模型及GANomaly等对比方法进行对比。结果表明：采用本文所提模型计算得到特征曲线下面积值达到0.987 8，具有最好的异常检测性能，能够有效地应用于航空发动机的各项异常检测及故障诊断任务中。

关键词： 综合能源   配电网   故障定位   分布式电源   二进制粒子群优化(BPSO)算法   双重自适应  

摘要： 【目的】随着电力系统覆盖范围的持续扩大，综合能源系统结构日益复杂化，配电网作为能源系统的重要结构，这一趋势显著降低了配电网故障定位的精确度。因此，提出一种基于改进二进制粒子群优化算法的配电网故障定位方法。【方法】在二进制粒子进行每一次迭代的过程中，首先对粒子的位置实施了自适应变异操作；进一步地，在惯性权重的设置中引入了自适应方法，构建了一种具备双重自适应特性的二进制粒子群算法。【结果】在标准辐射型配电网和包含分布式电源的标准辐射型配电网中，改进后的二进制粒子群算法均能准确锁定故障区段。【结论】与传统的二进制粒子群算法和遗传算法相比，改进算法在收敛能力上展现出更强的稳健性，不会因故障类型的差异而受到影响，具有更强的可靠性，因此更加适用于复杂多变的配电网环境故障定位任务。