智能系统：动态不确定因果图在化工系统动态故障诊断中的应用

智能系统：压缩感知理论中的建筑电气系统故障诊断

机器学习：一种新型免疫网络学习算法在故障诊断中的应用

1. 石油矿场注水柱塞泵振动特征、故障特征与诊断方法的研究； 2. 石油机械监测诊断系统的研究开发

第一节 发动机控制系统（ENG）的检测 第二节 有故障代码的故障诊断 第三节 非故障代码类故障的诊断

• 熟悉汽车空调系统的基础理论和知识； • 掌握汽车空调系统的结构和工作原理； • 了解汽车空调的取暖与配气系统； • 掌握汽车空调系统的控制元件及控制电路； • 掌握汽车空调系统的压力检测、系统排空、检漏、抽真空、制冷剂充注； • 熟悉汽车空调系统的常见故障诊断方法

6.5 汽车空调系统的维修 6.6 汽车空调系统的故障诊断

❑ 描述车用起动机的组成模式。 ❑ 掌握车用起动机的结构和检修。 ❑ 掌握识读汽车电路图的要领和基本步骤。 ❑ 了解车用起动机的常见故障和诊断检修方法。 ❑ 熟悉起动系的故障诊断与检修流程

基于小波理论,针对典型旋转往复式机械——汽车发动机振动信号进行了降噪分析研究,提出了适合这类振动信号降噪的分析方法,并通过对实验数据的分析验证了该方法的正确性和有效性.该研究为对汽车发动机振动信号进行降噪处理,进而对其实施故障诊断提供了可靠的保障

针对滚动轴承故障精密诊断的需要,采用小波包分析方法提取了滚动轴承故障的特征信号,通过小波包分析将高频信号分解到8个频带中,以频带能量作为识别故障的特征向量,应用RBF径向基神经网络建立了从特征向量到故障模式之间的映射,现场采集的数据分析表明,采用小波包和神经网络相结合的方法可以比较准确地识别滚动轴承的故障