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

模块1: 简易直接起动控制线路安装 模块2:点动和连续运转控制故障维修 模块3:双向直接起动运转控制线路的故障维修 模块4:降压起动控制线路的故障维修 模块5: 调速控制线路的故障维修

表6-1电梯故障及一般排除方法 一、故障现象 二、故障原因 三、排除方法

针对滚动轴承故障振动信号的特点,考虑变分模式分解在复杂信号分解及微积分增强能量算子在瞬态成分检测方面的优势,提出基于变分模式分解和微积分增强能量算子的滚动轴承故障诊断方法.首先利用变分模式分解将复杂信号分解为多个本质模式函数,以削弱背景噪声的影响和满足能量算子对信号单分量的要求;然后根据提出的敏感分量选取原则,从本质模式函数中选出包含主要故障信息的本质模式函数为敏感分量;最后利用微积分增强能量算子强化敏感分量中的瞬态冲击,并根据敏感分量瞬时能量的时域波形及Fourier频谱诊断滚动轴承故障.分析结果表明该方法能够有效诊断滚动轴承故障

17.1微机的日常使用与保养 17.2微机故障类型及原因 17.3硬件故障的查找方法 17.4硬件维护维修工具 17.5阅读资料:微机常见故障及排除

是在规定的时间内和规定的环境下,程序无故障运行 的概率。 软件故障是指程序运行的外部结果偏离了需求规范。所以 故障是在动态中产生的,必须运行程序才会发现故障,故 障与程序运行状态有关

所谓替代检测法就是用一个好元件代换怀疑有故障的元件。此法 ，对检修汽车音响软故障有独到的实效。在汽车音响各级放大电路 的检修巾，常常会遇到一些用常规仪表不好检测的故障件，因而不 能对它们的好坏进行判断，如小容量（0.01F以下）电容器失效( 容量减小或开路等)。此时，可用相同型号(或类似的)好元器件替换 被怀疑的元件，这样就能迅速地找出故障元件，恢复机器的正常工 作状态

振动信号的周期性冲击及其重复频率是滚动轴承故障诊断的关键.本文提出了一种基于集合经验模式分解和交叉能量算子提取滚动轴承故障特征的方法.首先,应用集合经验模式分解方法将振动信号分解为本征模式函数以满足交叉能量算子对信号单分量的要求.然后根据相关程度和峭度从本征模式函数中选取敏感分量,计算敏感分量和原始信号的瞬时交叉能量及其傅里叶频谱.最后根据交叉能量的频谱结构和特征频率识别轴承故障.通过分析滚动轴承故障仿真信号和实验测试信号,诊断了滚动轴承元件故障,验证了该方法的有效性

提出了一种应用灰度击中击不中变换提取故障特征的方法.从待分析信号中指定若干个目标波形,由此计算得出击中击不中结构元素对,在每个采样点位置进行模式匹配,具有故障特征的波形段将具有较高的输出.应用于制氧厂驱动电机的碰摩信号和转子试验台的冲击信号,成功提取出削波特征和冲击特征.该方法与人工分析信号的思路接近,算法容易理解,可以作为从时域波形直接提取故障特征的一种有效方法

一、汽车诊断概述 汽车诊断的目的，是为了确定在用车辆的技术状况是否正常、有无异常或 故障。只有技术状况正常，汽车才能安全地行驶和经济可靠地工作，汽车技术 状况异常或有故障，必须及时地进行保养或修理。 为使汽车的保修作业能够迅速、有效地实施和提高保修作业的竣工质量， 在汽车保修作业之前，应该了解汽车外部和内部的技术状况和故障情况，并在 汽车保修作业之后进行汽车性能检验。汽车的外部情况通过检视便可了解，而 对汽车内部情况的判断则是一件复杂的工作，若将汽车、总成或机构拆散进行 检查，工序复杂且费工费时，因此采用汽车诊断技术来确定汽车的技术状况 （或故障情况）和鉴定汽车保修竣工后质量的方法，得到了迅速发展